演化博弈matlab程序与作图
04-Matlab绘图
set(H1,'LineStyle','--') set(H2,'LineStyle',':')
5、极坐标系绘图：polar( )
x = logspace(-1,2); loglog(x,exp(x),'-s') grid on
x = logspace(-1,2); plot(x,exp(x),'-s') grid on
semilogx( ) 与 semilogy( )作图比较
x = logspace(-1,2); semilogx(x,exp(x),'-s') grid on
使用由function1指定的函数作X1, Y1的图 使用有function2指定的函数作X2, Y2的图 [AX,H1,H2] = plotyy(...) AX：存储两个Y轴的句柄，AX(1)为左Y轴的句柄，AX(2) 为右Y轴的句柄。H1和H2分别为两个图形对象的句柄。
plotyy( )和plot( )作图比较
MarkerSize
点标记的大小
filled markers
circle, square, diamond, pentagram, hexagram, and the four triangles)
x = -pi:pi/10:pi; y = tan(sin(x)) - sin(tan(x)); plot(x,y,'--rs','LineWidth',2,...
四讲Matlab绘图ppt课件精品文档
p l o t (. . ., s t r ) 使用字符串s t r指定的颜
色和线型进行绘图。表1 中列出了s t r可
以取的值。
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一、二维图形：表一
点
型
.
点
^
正三角
*
星号
v
倒三角
OO
s
正方形
++
d
菱形
X 乘号
p
五角星
<
左三角
h
六角星
>
右三角
none 无点
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三、三维图形
m e s h ( X,Y,Z ) 将矩阵Z中的各个元素作 为矩形网格上的高度，对这些值绘图，
并且将相邻的点连接形成三维网格表面 图。颜色由高度，即Z中的元素指定。
s u r f ( X , Y , Z) 绘制出由坐标(Xi j, Yi j, Zi j)确定的表面图形。如果X和Y分别是长 度为m和n的向量，那么， Z必须为m×n 的矩阵，并且表面是由(Xj, Yi, Zi j)来定 义的。
一、二维图形：表一
线型
颜色
--. : none
实线 m 虚线 b 点划线 c 点线 w 无线 r
品红色 蓝色 灰色 白色 红色
颜色
k
g
绿色 y
黑色 黄色
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一、二维图形
1.2彗星图形
c o m e t ( x , y ) 绘制向量y对向量x的彗星 轨线。如果只给出一个向量，则用该向 量对其下标值绘图。
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利用matlab进行绘图的基本流程
利用matlab进行绘图的基本流程Matlab is a powerful software tool that is widely used for data analysis, visualization, and modeling. One of the most common tasks in Matlab is plotting graphs to visualize data in a clear and concise manner. The process of creating a plot in Matlab involves several steps, from importing data to customizing the appearance of the plot.Matlab是一种强大的软件工具，广泛用于数据分析、可视化和建模。
在Matlab中最常见的任务之一是绘制图形，以清晰、简洁的方式可视化数据。
在Matlab中创建图形的过程涉及几个步骤，从导入数据到定制绘图的外观。
The first step in plotting a graph in Matlab is to import the data that you want to visualize. This can be done by loading a data file into Matlab or by creating a matrix or array directly in the Matlab workspace. Once the data is imported, you can use Matlab's plotting functions, such as plot() or scatter(), to create the desired plot.在Matlab中绘制图形的第一步是导入您想要可视化的数据。
matlab三方演化博弈 代码
【matlab三方演化博弈代码】在游戏理论中，演化博弈是一种独特的博弈模型，其主要研究对象是在不断演化变化的环境中，个体策略的演化过程。
在这种博弈模型中，个体之间相互作用并通过策略的调整来适应环境，最终形成一种动态的平衡状态。
而三方演化博弈是指在游戏参与者为三方的情况下进行演化博弈的模型。
在本文中，我们将通过MATLAB的编程实现，来探讨三方演化博弈模型的应用与分析。
1. 模型构建三方演化博弈模型的构建主要涉及到参与者的策略选择与博弈结果的演化。
我们需要定义三个参与者，并为他们分别设定策略空间。
在MATLAB中，可以通过定义矩阵来表示参与者的策略选择。
我们可以设定三个参与者的策略选择空间分别为A、B、C，共有n种可能的策略组合。
我们需要定义三个参与者之间的收益函数矩阵，以描述他们在不同策略组合下的收益情况。
2. 演化过程演化博弈模型的核心在于个体策略的演化过程。
在三方演化博弈模型中，个体之间的相互作用将导致策略的调整与演化。
在MATLAB中，我们可以通过编写循环程序来模拟策略的演化过程。
在每一轮演化中，参与者将根据当前的策略选择和博弈结果来进行调整，以适应环境的变化。
3. 结果分析在模拟演化过程之后，我们可以通过MATLAB的数据分析工具来对模拟结果进行分析。
通过观察演化过程中参与者的策略选择和博弈结果的变化趋势，我们可以得出关于三方演化博弈模型的一些结论。
我们可以分析在不同初始条件下演化结果的稳定性，探讨参与者策略选择的收敛性与多样性等问题。
总结回顾通过MATLAB的编程实现，我们可以对三方演化博弈模型进行深入的研究与分析。
三方演化博弈模型作为一种复杂的动态博弈模型，在现实社会中具有重要的应用意义。
通过深入研究三方演化博弈模型，我们可以更好地理解群体行为的演化规律，并为社会管理与决策提供科学依据。
个人观点与理解在三方演化博弈模型中，参与者策略的选择与演化过程是非常复杂的。
在实际应用中，我们需要结合具体的问题背景来设计合适的策略选择空间和收益函数矩阵，以更好地模拟真实的社会博弈过程。
利用MATLAB仿真创新网络演化过程的程序及其说明
第一部分程序：获取不同δ值时的网络演化情况并保存成数据文件clear all;clc;N_delta_array = 4;Array_delta = [0.0005,0.001,0.0015,0.0025];for nda = 1:N_delta_array%% %%%%% Initial parametersn0 = 20; %initial number of pointsT = 3000; %total number of steps needed runningm2 = 10; %number of new links for each new points p_ini = 0.5; %probability of initial linksp_iso = 0.01; %probability of isolate point to be selectedp_sat = 0.0002; %probability of saturated point to be selecteddelta = Array_delta(nda); %factor of increasing resource %% %%%%% Get initial total numberN = n0; %initial total number of points%% %%%%% Prepare empty arrays to save informationti = zeros(N,1); %typelij = zeros(N,N); %linkki = zeros(N,1); %degreemi = zeros(N,1); %resourcepij = zeros(N,N); %performancewij = zeros(N,N); %weight%%%%%%%%%%%%%%%%%isolate = zeros(N,1); %isolate statesaturation = zeros(N,1); %saturated stateEgt = zeros(T,1); %efficiency of cooperationDgt = zeros(T,1); %variance of cooperate efficiencyLt = zeros(T,1); %average lengthZt = zeros(T,1); %aggregation factorKt = zeros(T,1); %average degree of netVt = zeros(T,1); %variance of Ktlt = zeros(T,1); %max(ki)-min(ki)ut = zeros(T,1); %average of the differenceSt = zeros(T,1); %number of sizes at each step%% %%%%% Initialization befor the first step%% %%%%%%%%%%%%%%%% Initialize types of each points for nti = 1:Nti(nti) = fix(4*rand(1,1))+1;if ti(nti) == 4ti(nti) = 2;endend%% could or n't be connectedcould_cot = zeros(N,N);for ni = 1:Nfor nj = 1:Nif (ni~=nj)&&((ti(ni)~=ti(nj))||((ti(ni)==2)&&(ti(nj)==2)))could_cot(ni,nj) = 1;endendendcould_cot_ini = could_cot;%% %%%%%%%%%%%%%%%% Initialize linkspor_i = rand(1,N);tempones = ones(1,N);key_lij = meshgrid(por_i,tempones)+meshgrid(por_i,tempones)'; key_lij = key_lij.*could_cot;idx_ini = find(key_lij>2*(1-p_ini));lij(idx_ini) = 1;could_cot = could_cot-lij;%% %%%%%%%%%%%%%%%% Initialize weights tempw = rand(1,N)*5*T;wij = (meshgrid(tempw,tempones)+meshgrid(tempw,tempones)').*lij;%% %%%%%%%%%%%%%%% Initialize degreeski = sum(lij)';%% %%%%%%%%%%%%%%%% Initialize resourcesmi = rand(N,1);%% %%%%%%%%%%%%%%%% Initialize resourcespij = zeros(N,N);%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%% step by step runningfor nt = 1:Tdisp(['Step',num2str(nt),' is running']);%% delete the connectionwij = wij-1;idx_lost = find(wij<=0);wij(idx_lost) = 0;lij(idx_lost) = 0;could_cot(idx_lost) = 1;could_cot = could_cot.*could_cot_ini;ki = sum(lij)';%% delete the isolated pointstate_temp = (1-isolate).*(1-saturation);idx_state = find(state_temp==0);kitemp = ki;kitemp(idx_state) = 10^4;idx_isolate = find(kitemp==min(kitemp));key_isolate = zeros(N,1);key_isolate(idx_isolate) = 1;key_isolate = key_isolate.*rand(N,1);key_isolate = ones(N,1)-key_isolate;idx_chk = find(key_isolate<p_iso);isolate(idx_chk) = 1;ki(idx_chk) = 0;lij(idx_chk,:) = 0;lij(:,idx_chk) = 0;wij(idx_chk,:) = 0;wij(:,idx_chk) = 0;could_cot(idx_chk,:) = 0;could_cot(:,idx_chk) = 0;could_cot_ini(idx_chk,:) = 0;could_cot_ini(:,idx_chk) = 0;%% mark the saturation pointstate_temp = (1-isolate).*(1-saturation);temp_sat = rand(N,1).*state_temp;idx_sat = find(temp_sat>(1-p_sat));saturation(idx_sat) = 1;could_cot(idx_sat,:) = 0;could_cot(:,idx_sat) = 0;could_cot_ini(idx_sat,:) = 0;could_cot_ini(:,idx_sat) = 0;%% add new connectionsm1 = fix(0.02*N);number_codcot = sum(sum(could_cot))/2;if number_codcot <= m1lij = lij+could_cot;meshtemp = meshgrid(rand(1,N),ones(1,N));wij = wij+5*T*could_cot.*(meshtemp+meshtemp');could_cot = zeros(N,N);elseKIM = meshgrid((ki+1).*mi,ones(1,N));KIMS = KIM+KIM';OP = could_cot.*KIMS.*tril(ones(N,N),0);OPL = reshape(OP,1,N*N);COPL = cumsum(OPL);COP = reshape(COPL,N,N);keynew = m1;while keynew >0keyone = rand(1,1)*COP(N,N);IKA = find(COPL>keyone);IK = IKA(1);KEY = COPL(IK);idx_new1 = find(COP==KEY);idx_new2 = find(COP'==KEY);if could_cot(idx_new1)==1lij(idx_new1) = 1;lij(idx_new2) = 1;could_cot(idx_new1) = 0;could_cot(idx_new2) = 0;wij(idx_new1) = rand(1,1)*10*T;wij(idx_new2) = wij(idx_new1);keynew = keynew-1;endendend%% add new pointN = N+1;ti_temp = ti;ti = [ti;0];ti(N) = fix(4*rand(1,1))+1;if ti(N) == 4ti(N) = 2;endmi = [mi;rand(1,1)];isolate = [isolate;0];%isolate statesaturation = [saturation;0];%saturated stateki = [ki;0];%% could connectedcould_cot = [could_cot;zeros(1,(N-1))];could_cot = [could_cot,zeros(N,1)];could_cot_ini = [could_cot_ini;zeros(1,(N-1))]; could_cot_ini = [could_cot_ini,zeros(N,1)];cd_N = zeros(1,N-1);if ti(N)==2could_cot(N,:) = ones(1,N);could_cot(:,N) = ones(N,1);could_cot_ini(N,:) = ones(1,N);could_cot_ini(:,N) = ones(N,1);could_cot(N,N) = 0;could_cot_ini(N,N) = 0;elseidx_newc = find(ti_temp~=ti(N));zero_temp = zeros(1,N);zero_temp(idx_newc) = 1;could_cot(N,:) = zero_temp;could_cot(:,N) = zero_temp';could_cot_ini(N,:) = zero_temp;could_cot_ini(:,N) = zero_temp';endstate_temp = (1-isolate).*(1-saturation);idx_state = find(state_temp==0);could_cot(N,idx_state) = 0;could_cot(idx_state,N) = 0;could_cot_ini(N,idx_state) = 0;could_cot_ini(idx_state,N) = 0;%%%%%linklij = [lij;zeros(1,(N-1))];lij = [lij,zeros(N,1)];wij = [wij;zeros(1,(N-1))];wij = [wij,zeros(N,1)];number_couldfornew = sum(could_cot(N,:));if number_couldfornew<=m2lij(N,:) = could_cot(N,:);lij(:,N) = could_cot(:,N);wij(N,:) = 10*T*could_cot(N,:).*rand(1,N);wij(:,N) = wij(N,:)';could_cot(N,:) = zeros(N,1);could_cot(:,N) = zeros(1,N);elseK1 = (ki+1).*mi;CK1 = cumsum(K1);key_newlink = m2;while key_newlink>0KEY = rand(1,1)*CK1(N);idx_new_array = find(CK1>KEY);idx_new = idx_new_array(1);if could_cot(N,idx_new)==1lij(N,idx_new)=1;lij(idx_new,N)=1;could_cot(N,idx_new)=0;could_cot(idx_new,N)=0;wij(N,idx_new)=rand(1,1)*10*T;wij(idx_new,N)=wij(N,idx_new);key_newlink = key_newlink-1;endendend%% Refresh data%% Refresh degreeski = sum(lij)';%% Refresh resourcemi = mi.*(1+delta*(ki+1)/(sum(ki)+N));%% Get performancetempones = ones(1,N);meshmi = meshgrid(mi,tempones);meshmj = meshmi';pij = sqrt(meshmi.*meshmj).*lij;Egt(nt) = sum(sum(pij))/(N*(N-1)/2);Dgt(nt) = sum(sum((pij-Egt(nt)).^2))/(N*(N-1)/2);St(nt) = sum(ki);enddij= finddij(lij);N1 = length(find(sum(dij)>0));L = sum(sum(dij))/(N1*(N1-1));zi = zeros(N,1);for ni = 1:Nlij_temp = lij(ni,:);idx_cop = find(lij_temp==1);k_cop = length(idx_cop);if k_cop>1cop_temp = lij(idx_cop,:);cop = cop_temp(:,idx_cop);fai = sum(sum(cop))/2;zi(ni) = 2*fai/(k_cop*(k_cop-1));endendZ = (sum(zi))/N1;save(['Data3000_delta',num2str(delta),'.mat']);end第二部分程序：从第一部分程序运行得到的数据文件中提取相关信息并作图，给出演化形成网络的相关信息clear all;clc;%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%n0 = 20;T = 3000;NT = n0+T;T_Array = 1:T;NT_Array = 1:NT;N_delta_array = 4;Array_delta = [0.0005,0.001,0.0015,0.0025];Color_Array = ['b','g','r','c'];%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%StDelta = zeros(T,N_delta_array);EgtDelta = zeros(T,N_delta_array);DgtDelta = zeros(T,N_delta_array);kiDelta = zeros(NT,N_delta_array);ziDelta = zeros(NT,N_delta_array);dijDelta = zeros(NT,NT,N_delta_array);KDelta = zeros(1,N_delta_array);VDelta = zeros(1,N_delta_array);LDelta = zeros(1,N_delta_array);UDelta = zeros(1,N_delta_array);ZDelta = zeros(1,N_delta_array);%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%load Data3000_delta0.0005.mat;run = 1StDelta(:,1) = St;EgtDelta(:,1) = Egt;DgtDelta(:,1) = Dgt;kiDelta(:,1) = ki;ziDelta(:,1) = zi;dijDelta(:,:,1) = dij;KDelta(1) = sum(ki)/NT;VDelta(1) = sqrt((sum(ki-KDelta(1)).^2)/NT);N1 = length(find(sum(dij)>0));L = sum(sum(dij))/(N1*(N1-1));LDelta(1) = L;ZDelta(1) = (sum(zi))/N1;temp = 0;for niuij = 1:Nfor njuij = 1:Nif niuij~=njuijtemp = temp + abs(ki(niuij)-ki(njuij));endendendUDelta(1) = temp/sum(ki);%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%load Data3000_delta0.001.mat;run = 2StDelta(:,2) = St;EgtDelta(:,2) = Egt;DgtDelta(:,2) = Dgt;kiDelta(:,2) = ki;ziDelta(:,2) = zi;dijDelta(:,:,2) = dij;KDelta(2) = sum(ki)/NT;VDelta(2) = sqrt((sum(ki-KDelta(1)).^2)/NT);N1 = length(find(sum(dij)>0));L = sum(sum(dij))/(N1*(N1-1));LDelta(2) = L;ZDelta(2) = (sum(zi))/N1;temp = 0;for niuij = 1:Nfor njuij = 1:Nif niuij~=njuijtemp = temp + abs(ki(niuij)-ki(njuij));endendendUDelta(2) = temp/sum(ki);%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% load Data3000_delta0.0015.mat;run = 3StDelta(:,3) = St;EgtDelta(:,3) = Egt;DgtDelta(:,3) = Dgt;kiDelta(:,3) = ki;ziDelta(:,3) = zi;dijDelta(:,:,3) = dij;KDelta(3) = sum(ki)/NT;VDelta(3) = sqrt((sum(ki-KDelta(1)).^2)/NT);N1 = length(find(sum(dij)>0));L = sum(sum(dij))/(N1*(N1-1));LDelta(3) = L;ZDelta(3) = (sum(zi))/N1;temp = 0;for niuij = 1:Nfor njuij = 1:Nif niuij~=njuijtemp = temp + abs(ki(niuij)-ki(njuij));endendendUDelta(3) = temp/sum(ki);%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% load Data3000_delta0.0025.mat;run = 4StDelta(:,4) = St;EgtDelta(:,4) = Egt;DgtDelta(:,4) = Dgt;kiDelta(:,4) = ki;ziDelta(:,4) = zi;dijDelta(:,:,4) = dij;KDelta(4) = sum(ki)/NT;VDelta(4) = sqrt((sum(ki-KDelta(1)).^2)/NT);N1 = length(find(sum(dij)>0));L = sum(sum(dij))/(N1*(N1-1));LDelta(4) = L;ZDelta(4) = (sum(zi))/N1;temp = 0;for niuij = 1:Nfor njuij = 1:Nif niuij~=njuijtemp = temp + abs(ki(niuij)-ki(njuij));endendendUDelta(4) = temp/sum(ki);%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Array_delta = [0.0005,0.001,0.0015,0.0025];%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure(1);for nf = 1:4plot(T_Array,StDelta(:,nf),Color_Array(nf));hold on;endlegend('\delta=0.0005','\delta=0.001',...'\delta=0.0015','\delta=0.0025');title('不同\delta时网络边数随运行步数变化图');hold offfigure(2);subplot(1,2,1);for nf = 1:4plot(T_Array,EgtDelta(:,nf),Color_Array(nf));hold on;endlegend('\delta=0.0005','\delta=0.001',...'\delta=0.0015','\delta=0.0025');title('不同\delta时网络效率随步数变化图');subplot(1,2,2);for nf = 1:4plot(T_Array,DgtDelta(:,nf),Color_Array(nf));hold on;endlegend('\delta=0.0005','\delta=0.001',...'\delta=0.0015','\delta=0.0025');title('不同\delta时网络效率方差随步数变化图');hold off;figure(3);subplot(1,2,1);plot(Array_delta,EgtDelta(T,:));title('期末网络效率随\delta的变化情况图');subplot(1,2,2);plot(Array_delta,DgtDelta(T,:));title('期末网络效率方差随\delta的变化情况图');hold off;figure(4);plotyy(Array_delta,LDelta,Array_delta,ZDelta);title('网络平均长度与聚集系数随\delta的变化情况图');hold off;figure(5);for nf = 1:4[numberk,karray] = hist(kiDelta(:,nf),unique(kiDelta(:,nf)));scatter(log(karray),log(numberk/N),'Marker','s','Markerfacecolor','k','markeredgecolor','k');hold on;endlegend('\delta=0.0005','\delta=0.001',...'\delta=0.0015','\delta=0.0025');title('不同\delta 时期末网络度的分布图');hold off;figure(6);subplot(1,4,1);plot(Array_delta,KDelta);hold off;subplot(1,4,2);plot(Array_delta,VDelta);hold off;subplot(1,4,3);plot(Array_delta,LDelta);hold off;subplot(1,4,4);plot(Array_delta,UDelta);hold off;第三部分程序：计算等规模随机网络的网络平均距离与网络聚集系数clear all;clc;N = 3020;NL = 222000/2;randkey = rand(N,N).*(1-tril(ones(N,N),0));reshape_randkey = reshape(randkey,N*N,1);sort_reshape_randkey = sort(reshape_randkey,'descend');idx_link = find(randkey>=sort_reshape_randkey(NL));lij = zeros(N,N);lij(idx_link) = 1;lij = lij+lij';dij = finddij(lij);L = sum(sum(dij))/(N*(N-1));zi = zeros(N,1);for ni = 1:Nlij_temp = lij(ni,:);idx_cop = find(lij_temp==1);k_cop = length(idx_cop);if k_cop>1cop_temp = lij(idx_cop,:);cop = cop_temp(:,idx_cop);fai = sum(sum(cop))/2;zi(ni) = 2*fai/(k_cop*(k_cop-1));endendZ = (sum(zi))/N;disp(['L=',num2str(L)]);disp(['Z=',num2str(Z)]);第四部分程序：第一部分程序和第三部分程序中用到的自定义函数findlij%% 该函数的输入参数为网络连接状况的矩阵lij（维度N N，其中N为网络中点的个数）%% 该函数的输出参数为点与点之间距离的矩阵dij（维度N N）%% 该函数的作用为由当前网络的连接状况（矩阵lij）计算出各点与点之间的距离（矩阵dij）function dij = finddij(lij)N = length(lij);dij = lij;for ni = 1:Nlij_temp = lij(ni,:);idx = find(lij_temp==1);Nidx = length(idx);for nix = 1:Nidxfor njx = nix+1:Nidxif dij(idx(nix),idx(njx))==0dij(idx(nix),idx(njx)) = 2;dij(idx(njx),idx(nix)) = 2;endendendendkeynd = 1;nd = 2;while keynd==1keynd = 0;for ni = 1:Ndij_temp = dij(ni,:);idx_one = find(dij_temp==1);idx_have = find(dij_temp==nd);N_one = length(idx_one);N_have = length(idx_have);if (N_one>0)&&(N_have>0)for nj = 1:N_havefor nx = 1:N_oneif dij(idx_have(nj),idx_one(nx))==0dij(idx_have(nj),idx_one(nx)) = nd+1;dij(idx_one(nx),idx_have(nj)) = nd+1;keynd = 1;endendendendendnd = nd+1;end。
Matlab图形绘制技巧
Matlab图形绘制技巧Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的计算软件，其强大的图形绘制功能使得数据的可视化变得更加直观和易于理解。
在本文中，我将向读者介绍一些Matlab图形绘制的技巧，并分享一些我在实践中收集的经验。
首先，让我们从简单的二维图形开始。
Matlab提供了各种各样的绘图函数，比如plot、scatter和bar等。
这些函数都有一些共同的参数，如x和y坐标数据，线条颜色和样式等。
我们可以使用这些参数来自定义图形的外观。
例如，可以通过设置不同的颜色和样式来区别不同的数据集，使得图形更加清晰易读。
此外，还可以使用legend函数添加图例，以进一步增加图像的可读性。
另一个重要的技巧是使用子图。
Matlab提供了subplot函数用于在一个图像窗口里显示多个子图。
这在比较同一组数据的不同方面时非常有用。
通过将多个子图放在同一窗口中，我们可以更直观地比较它们之间的差异和相似之处。
此外，可以使用title和xlabel、ylabel函数为每个子图添加标题和坐标轴标签，以进一步增加图像的可读性。
当我们需要绘制三维图形时，Matlab提供了一系列的三维绘图函数，如plot3、surf和mesh等。
这些函数使我们能够在三维空间中绘制各种不同形式的数据。
同样，我们可以通过设置不同的颜色和样式来区分不同的数据集，以增强图像的可读性。
此外，我们还可以使用view函数来改变观察角度，以获得更好的视觉效果。
除了基本的二维和三维图形，Matlab还提供了一些特殊类型的图形绘制函数。
例如，我们可以使用contour函数绘制等高线图，这对于可视化二维数据的变化非常有用。
另外，我们还可以使用polar函数绘制极坐标图，这对于展示周期性数据的特点非常有效。
当我们需要处理大量数据时，有时候绘制所有数据点并不是一个好的选择，因为这可能会导致图像非常混乱和难以解读。
在这种情况下，我们可以使用直方图、柱状图和箱线图等来显示数据的分布和统计特征。
matlab编程绘图方法
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2 while循环
与for循环以固定的次数求一组指令相反，while循 环以不定的次数求一组语句的值。While循环的一 般形式为：
'b--^')
sin2 (x)
信息M管AT理LAB与的信绘息图系功能统专业 崔基哲
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图形修饰与控制
1. title —— 给图形加标题 2. xlable/ylable —— 给x轴/y轴加标注 3. text —— 在图形指定的任意位置加标注 4. gtext —— 利用鼠标将标注加到图形任意位置 5. grid on/off、grid —— 打开/关闭坐标网格线、切换方式 6. legend —— 添加图例 7. axis —— 控制坐标轴刻度 8. hold on/off、hold——图形叠加/叠加撤除、切换方式 9. subplot——显示多窗口(子图) 10.figure——多窗口绘图
while expression commonds end
只要表达式expression里的所有元素为真，就执行 命令串commands。通常表达式求值给一个标量值， 单数组值也同样有效。
2021/3/5
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3 if-else-end结构
很多情况下，命令的序列必须根据关系的检验有 条件的执行，它由if-else-end结构提供。它的结构 如下：
Matlab编程—绘图
延边大学 经济管理学院 主讲：崔基哲
1
——Matlab语言丰富的图形 表现方法，使得数学计算 结果可以方便地、多样性 地实现了可视化，这是其 它语言所不能比拟的。
MATLAB图形绘制技巧分享
MATLAB图形绘制技巧分享概述：MATLAB是一款功能强大的科学计算软件，其图形绘制功能十分出色。
通过灵活运用MATLAB的绘图函数和技巧，可以创建各种精美的图形，用于数据可视化、科研论文制作等方面。
本文将分享一些MATLAB图形绘制的技巧，帮助读者更好地驾驭这一工具。
一、基础绘图函数1. plot函数plot函数是最基础的绘图函数之一，可以绘制折线图、曲线图等。
通过设置不同的参数，可以调整线条颜色、样式、宽度等。
例如，使用plot(x, y, 'r--','LineWidth', 2)即可绘制红色虚线折线图，线宽为2。
2. scatter函数scatter函数用于绘制散点图，可以展示数据的分布特征。
通过设置参数，可以调整散点图的大小、颜色等属性。
例如，使用scatter(x, y, 50, 'filled', 'r')将绘制红色实心散点图，散点的大小为50。
3. bar函数bar函数用于绘制柱状图，适用于比较不同类别或组之间的数据。
可以通过设置参数调整柱子的宽度、颜色等属性。
例如，使用bar(x, y, 'FaceColor', [0.5 0.5 0.5])将绘制灰色柱状图。
4. pie函数pie函数用于绘制饼图，可以直观地展示数据的占比关系。
通过设置参数，可以调整饼图的颜色、字体等属性。
例如，使用pie(data, labels, explode, colors,'FontSize', 12)将绘制饼图，其中explode参数用于突出显示某一扇区，colors参数用于设置扇区的颜色。
二、高级图形绘制技巧1. 图形叠加MATLAB中可以将多个图形叠加在一张图中，通过hold on和hold off命令可以实现。
例如，在绘制折线图的同时，将散点图叠加在其中，可以用以下代码实现：```matlabx = 1:10;y1 = x.^2;y2 = x.^3;plot(x, y1, 'r--', 'LineWidth', 2);hold on;scatter(x, y2, 50, 'filled', 'b');hold off;```2. 子图绘制使用subplot函数可以在一张图中绘制多个子图，展示不同的数据或视角。
MATLAB入门与作图实用数学建模为例ppt课件
设：a=[a1,a2,…,an], b=[b1,b2,…,bn] 则：a+b= [a1+b1,a2+b2,…,an+bn]
a.*b= [a1*b1,a2*b2,…,an*bn]
a./b= [a1/b1,a2/b2,…,an/bn]
MATLAB(fun)
返回
二、数 组
MATLAB(shuzu1)
1. 创建简单的数组 x=[a b c d e f]创建包含指定元素的行向量.
x=first：last
创建从first开始，加1计数，到last结束的行向量.
x=first：increment：last
创建从first开始，加increment计数，到last结束的 行向量.
while (expression) {commands}
end
只要在表达式(expression)里的所有元素为真，就执行 while和end语句之间的命令串{commands}.
例 设银行年利率为11.25%.将10000元钱存入银行，问 多长时间会连本带利翻一番？
MATLAB(while1)
3. if-else-end结构 （1）有一个选择的一般形式是：
MATLAB(shuzu2)
3. 数组的方向
前面例子中的数组都是一行数列，是行方向分布的. 称之为行向量. 数组也可以是列向量，它的数组操作和运 算与行向量是一样的，唯一的区别是结果以列形式显示.
产生列向量有两种方法： 直接产生 例 c=[1；2；3；4] 转置产生 例 b=[1 2 3 4]; c=b′
后将该点集的坐标传给MATLAB函数画图.
Matlab的图形绘制基础教程
Matlab的图形绘制基础教程近年来，数据可视化越来越受到人们的关注。
图形绘制成为展示数据的一种重要手段。
而在众多图形绘制工具中，Matlab作为一种独特的科学计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域。
本文将介绍Matlab的图形绘制基础，帮助读者了解如何使用Matlab绘制各种类型的图形。
首先，我们需要了解Matlab中的基本图形对象。
Matlab中最基本的图形对象是“figure”。
通过创建“figure”，我们可以在Matlab界面上建立一个空白的图形窗口。
在这个图形窗口上，我们可以创建各种图形对象，如直线、曲线、散点图等。
要创建一个新的图形窗口，可以使用命令“figure”或者在Matlab界面点击“新建图形”按钮。
绘制图形之前，我们需要了解坐标系的概念。
Matlab中使用的是笛卡尔坐标系，横轴表示自变量，纵轴表示因变量。
通过设置坐标轴的范围和刻度，我们可以更好地展示数据。
要设置坐标轴的范围，可以使用命令“xlim”和“ylim”；要设置坐标轴的刻度，可以使用命令“xticks”和“yticks”。
接下来，我们将介绍如何在Matlab中绘制不同类型的图形。
首先是绘制线条。
Matlab提供了多种绘制线条的函数，如“plot”函数、“line”函数和“plot3”函数等。
其中，“plot”函数在二维平面上绘制折线图，而“plot3”函数在三维空间中绘制曲线图。
通过设置线条的样式、颜色和宽度，我们可以让图形更加美观。
要设置线条的样式，可以使用命令“LineStyle”；要设置线条的颜色，可以使用命令“Color”；要设置线条的宽度，可以使用命令“LineWidth”。
除了线条，我们还可以使用Matlab绘制散点图。
散点图可以直观地展示数据的分布情况。
在Matlab中，可以使用命令“scatter”绘制散点图。
通过设置散点的大小、颜色和形状，我们可以更好地展示数据的特征。
要设置散点的大小，可以使用命令“SizeData”；要设置散点的颜色，可以使用命令“CData”；要设置散点的形状，可以使用命令“Marker”。