Matlab绘图矢量图
MATLAB可视化方法和技巧1_3复数的计算和图示
复数的计算和图示表3 MATLAB关于复数运算的函数{范例3_1}复数的加减法设有两个复数z1 = 1 + 2i和z2 = 4 + 3i，其中i是虚数单位求两个复数的和z1 + z2和差z2–z1。
[解析]复数有三种表示形式(1)代数式z = x + i y(3_1_1)(2)三角式z = r(cosθ + isinθ) (3_1_2) 其中r是复数的模，θ是复角。
代数式与三角式的换算关系是r=arctan y xθ(3_1_3)x = r cosθ，y = r sinθ(3_1_4)(3)指数式z = r e iθ(3_1_5) 其中利用了欧拉公式e iθ= cosθ + isinθ(3_1_6)设有两个复数z1 = x1 + i y1，z2 = x2 + i y2(3_1_7) 复数加法是z= z1 + z2 = (x1 + x2) + i(y1 + y2) (3_1_8) 复数减法是z= z1 - z2 = (x1 - x2) + i(y1 - y2) (3_1_9) [程序]P3_1plus.m如下。
%复数的加减法clear %清除变量z1=1+2i; %第1个复数(1)x1=real(z1); %取第1个复数的实部(2)y1=imag(z1); %取第1个复数的虚部(2)x2=4; %第2个复数的实部y2=3; %第2个复数的虚部z2=x2+i*y2; %形成第2个复数(3)z=z1+z2; %两复数之和(4)x=real(z); %取复数的实部y=imag(z); %取复数的虚部figure %创建图形窗口quiver(0,0,x1,y1,0) %在复平面画第1个复数(5)hold on%保持图像quiver(0,0,x2,y2,0) %画第2个复数(5)quiver(0,0,x,y,0) %画复数之和(5)plot([x1,x],[y1,y],'--') %画虚线(6)plot([x2,x],[y2,y],'g--') %画虚线(6)axis equal%使坐标刻度相等(7)grid on%加网格r=abs(z); %求模(8)theta=angle(z)*180/pi; %求复角(9)text(0,0,num2str(theta),'FontSize',16) %显示复角(10)text(x,y,num2str(r),'FontSize',16) %显示模(10)title('两复数之和','FontSize',16) %显示标题z=z2-z1; %两复数之差x=real(z); %取复数的实部y=imag(z); %取复数的虚部figure %创建图形窗口quiver(0,0,x1,y1,0) %在复平面画第1个复数(11)hold on%保持图像quiver(0,0,x2,y2,0) %画第2个复数quiver(x1,y1,x,y,0) %画复数之差axis equal%使坐标刻度相等grid on%加网格title('两复数之差','FontSize',16) %标题[说明](1)变量i表示虚数单位，可用于形成复数。
Matlab绘制图像
第一种方法 在Workspace中绘制
绘图基本线型和颜色
符号 y m c r g b w k 颜色 黄色 紫红 青色 红色 绿色 蓝色 白色 黑色 符号 . 。 x + * : -. -线型 点 圆圈 x 标记 加号 星号 实线 点线 点划线 虚线
绘图命令
绘图命令plot 主要是在数值计算中绘制函数图像。 绘制反函数图像非常容易。
绘图命令plot
调用格式1：plot(x,y)
1. 首先定义自变量X的取值向量（横坐标） 2. 再定义函数Y的取值向量（纵坐标） 3. 用plot(x,y)命令给出平面曲线图。 在绘图参数中可以给出绘制图形的线型和颜 色的参数。例：plot(x,y,’r*’) 就是用红色的 ****线型绘图。
技巧
x=0:0.1:2*pi; y1=sin(x); y2=exp(-x); plot(x,y1,'--*',x,y2,':o'); xlabel('t=0 to 2\pi'); ylabel('value of sin(t) and e^{-x}') title('Function sin(t) and e^{-x}'); legend('sin(t)','e^{-x}') 后期的制作
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
绘出下面函数及其反函数的图像
1 1 y (x ) 2 x (1 x )
程序如下： x=1:0.001:5; %定义横坐标 y=1/2*(x+1./x); %定义纵坐标 plot(x,y,'r',y,x,'b') %红色画f(x) 蓝色画f(y).
Matlab绘图
第二章绘图要画一个函数的图像，先是选取一堆x，求出相对应的y值，然后按照数值描点，接着用光滑的曲线把点连接起来。
和数学课讲的一样，在matlab中，我们画图也分为三步1. 建立一个x的点集；2. 根据函数关系式算出每个x对应y的点集；3. 将这些点用平滑的曲线连接起来。
例如要画y=sinx在[0,10]区间内的图像，首先我们要确定出x的区间>>x = [0:0.1:10];命令的意思是，产生一个数集，它从0开始，每次加0.1，一直加到10为止注意，命令后面的分号记得加上，否则matlab会把x的元素都打印出来，下面就是不加分号的后果：有了x的数集后，我们再根据函数关系式y=sinx得出y的点集>>y = sin(x);同样的，别忘了把分号加上抑制程序输出y的具体值，以及sin（x）的括号别忘了加到这里，我们已经把x和y确定下来，接下来只需用plot（x，y）命令即可绘制出图像>>plot(x,y)当然，如果你不定义y，而直接用一下嵌套命令也是可以的>>plot(x,sin(x))我们将x的增量变大一点，改为0到10，每次增幅为1，即>>x = [0:1:10];然后我们输入>>plot（x，y）我们会得到错误信息：原因是之前我们定义的y是由之前的x决定的，当x改变后，y依然没有改变，为了解决这个问题，我们要把y重新定义一遍，即命令要完整再输入一遍>>x = [0:1:10];>>y = sin(x);>>plot(x,y)然后程序会绘制出和我们预期相同的图像没错，我们将看到不光滑的曲线，这告诉我们，当使用plot（x，y）画图的时候x的增加幅度尽可能小一些，画出的图像才精确（跟数学里点越多图像越精确原理一样的）为了美化图像（有时是为了更清楚的辨析图像），我们经常要为图像加上网格，为坐标轴命名，改变曲线的颜色、形状这些命令2.1 加上网格我们使用grid on 命令我们这样书写：>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y),grid on这样就画出了带网格的图像当然，也可以先画出没有网格的图像，再把窗口切回matlab命令输入窗口，输入grid on，这样图像就会加上网格，即>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y)>>grid on2.2 为坐标轴命名为x坐标轴命名的命令是xlabel（），显然，y的就应该是ylabel（）比如这里，我想让x命名为x，y命名为sinx，则如下输入：>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y)，xlabel（‘x’），ylabel（‘sinx’）注意，坐标轴的名字要用引号括起来，表示字符串当然也可以画图后再标坐标轴，即：>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y)>>xlabel（‘x’）>>ylabel（‘sinx’）然后我们就可以看到坐标轴带命名的图像：2.3 绘制多条曲线绘制多条曲线有两种情况，一种是在同一个坐标面内画多条曲线，另一种是在一个面内画多个独立的曲线我们先讲第一种，假设我们要在一个坐标面内画sinx，cosx，tanx的图像先定义x，y>>x=[0:0.1:10]>>y1=sin(x);>>y2=cos(x);>>y3=tan(x);接着画图>>plot（x，y1）这时候函数绘制出了sinx的图像接着我们继续画>>plot（x，y2）我们会发现程序会把之前的sinx图像抹掉，然后绘制cosx的图像为了让他们同时存在，我们使用hold on命令，即画完一个图后，hold on，继续画当我们再加上tanx后会得到这个图像这是因为函数显示区间设置的原因，后面讲2.4 更改图像显示区间从楼上我们已经在一个图中画出了sinx、cosx、tanx的图像，但是我们知道tanx的值域是负无穷到正无穷，而sin，cos的值域是-1到1，这导致了我们基本上看不到sin，cos的图像，为了解决这个问题，我们只需用axis命令即可，命令格式为axis（[xmin xmax ymin ymax]）即括号内跟一个区间，四个数字分别是x的起点，x的终点，y的起点，y的终点。
第4讲 MATLAB作图
在区间[0，10*pi]画出参数曲线x=sin(t),y=cos(t), z=t. 解 t=0:pi/50:10*pi; plot3(sin(t),cos(t),t) Matlab liti8 rotate3d %旋转
2、多条曲线 、 PLOT3(x,y,z)
其中x，y，z是都是m*n矩阵，其对应的每一列表示一条曲线. 例 画多条曲线观察函数Z=(X+Y).^2. 解 x=-3:0.1:3;y=1:0.1:5; [X,Y]=meshgrid(x,y); Z=(X+Y).^2; plot3(X,Y,Z) Matlab liti9
例 在区间[0,2*pi]画sin(x)的图形，并加注图例“自变量 X”、“函数Y”、“示意图”, 并加格栅. 解 x=linspace(0,2*pi,30); y=sin(x); plot(x,y) xlabel('自变量X') ylabel(' ylabel('函数Y') Y') title('示意图') grid on Matlab liti2
(3)meshz(X,Y,Z) 在网格周围画一个curtain图(如,参考平面) 例 绘peaks的网格图
解 输入命令: [X,Y]=meshgrid(-3:.125:3); Z=peaks(X,Y); Meshz(X,Y,Z) Matlab liti36
返回
图 形 处 理
在图形上加格栅、 在图形上加格栅、图例和标注 定制坐标 图形保持 分割窗口 缩放图形 改变视角 动 画
例 在[-1，2]上画 y = e
解
2x
+ sin(3x 2 ) 的 图形
Matlab liti43
微积分(多元微积分)实验matlab作图
errorbar
ezplot
误差棒图
符号函数二维曲线
ribbon
scatter
带状图
点图（与plot相似， 但只有数据点）
feather
fill quiver
沿x轴分布的复数向量 图
平面多边形填色 箭图
stem
stairs zoom
火柴杆图
阶梯图 图形缩放
实例
• • • • • • 条形图：4-18，4-19 误差图：4-20 直方图：4-21 茎状图：4-23 扇形图：2-24 等
表4-2 标记清单描述
符号 + o(小写字母o) 标记类型 加号符号 圆符号
*
. x(小写字母x)
星号
点号 叉符号
'square' or s
'diamond' or d ^ v > < 'pentagram' or p
方形符号
菱形符号 上三角符号 下三角符号 右三角符号 左三角符号 五角星符号
'hexagram' or h
– 在x-y 平面上指定一个长方形区域，采用与坐标轴 平行的直线将其分格； – 计算矩形网格点上的函数值，即z 轴的值，得到三 维空间的数据点； – 将这些数据点分别用于处于x-z 或者平行面内的曲 线和处于y-z 或者其平行面内的曲面连接起来，即 形成网格图。
• 见例4-29,4-30等
mesh函数介绍
x t sin t y t cos t ,0 t 6 z t
x t cos t y t sin t ,0 t 6 z t
【求解】创建myplot301.m文件
MATLAB绘图总结
一、二维数据曲线图1、MATLAB 最常用的画二维图形的命令是plot, plor 函数的基本调用格式为：plot(x.y)其 中x 和y 为长度相同的向豈，分别用于存储x 坐标和y 坐标数据。
例 1:在［0,2 7T ］画 Sill(.v) 0生成的图形如下图1所示：图1说明：(1) plot 函数的输入参数是矩阵形式时A 、 当x 是向量，y 是有一维与x 同维的矩阵时，则绘制出多根不同颜色的曲线。
曲线 条数等于y 矩阵的另一维数，x 被作为这些曲线共同的横坐标。
B 、 当x,y 是同维矩阵时.则以x,y 对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数 等于矩阵的列数。
C 、对只包含一个输入参数的plot 函数，当输入参数是实矩阵时，则按列绘制每列元素 值相对其卜.标的曲线，曲线条数等于输入参数矩阵的列数：当输入参数是复数矩阵时，则按 列分别以元素实部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲线。
(2) 含多个输入参数的plot 函数 调用格式为：plot(xl,yl.x2,y2,"--.xn.yn)A, 当输入参数都为向量时，xl 和yl, x2和y2, xn 和yn 分别组成一组向量对，每一 组向量对的长度可以不同。
每一向量对可以绘制出一条曲线，这样可以在同一坐标内绘制岀 多条曲线。
B.当输入参数有矩阵形式时，配对的x_y 按对应列兀素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线 条数等于矩阵的列数。
例2：如卜所示的程序：x 1 =liuspace(0,2 *pi,l 00);x2=luispace(0.3 *pi,l 00);x3=linspace(0.4*pi,100);yl=sin(xl); y2=l+sin(x2);y3=2+sin(x3);x=[xl;x2;x3]';0.80.60.40.2-0.2-0.4-0.6-0.8y=[yl;y2;y3「plot(x,y,xl,yl-l) 其图形如图2所示:图2(3)plot函数最简单的调用格式是只包含一个输入参数：plot(x),在这种情况卜，当x是实向量时，以该向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标画出一•条连续曲线，这实际上是绘制折线图。
第二章 MATLAB绘图
说明：
（1）当x,y是同维矩阵时，则以x,y对应列元素为
横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵
的列数。 （2）当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时， 则绘制出多根不同色彩的曲线。曲线条数等于 y矩阵的另一维数，x被作为这些曲线共同的横
坐标。
（3）plot函数最简单的调用格式是只包含一个输 入参数：plot(x)。
对图形窗口灵活分割。请看下面的程序。
x=linspace(0,2*pi,60);
y=sin(x);z=cos(x);
t=sin(x)./(cos(x)+eps); ct=cos(x)./(sin(x)+eps); subplot(2,2,1); stairs(x,y); title('sin(x)-1');axis ([0,2*pi,-1,1]); %选择2×2个区中的1号区
2.2.1绘制三维曲线的最基本函数 plot3函数与plot函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)
4. 对函数自适应采样的绘图函数
fplot函数的调用格式为： fplot(fname,lims,tol,选项) 例2.11 用fplot函数绘制f(x)=cos(tan(πx))的曲线。 先建立函数文件myf.m： function y=myf(x) y=cos(tan(pi*x));
再用fplot函数绘制myf.m函数的曲线：
例2.6 用图形保持功能在同一坐标内绘制曲线
y=2e-0.5xsin(2πx)及其包络线，并加网格线。
程序如下： x=(0:pi/100:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1];y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); plot(x,y1,'b:'); axis([0,2*pi,-2,2]); %设置坐标 hold on; %设置图形保持状态 plot(x,y2,'k'); grid on; %加网格线 box off; %不加坐标边框 hold off; %关闭图形保持
数学建模算法的matlab代码
二，hamiton回路算法提供一种求解最优哈密尔顿的算法---三边交换调整法，要求在运行jiaohuan3（三交换法）之前，给定邻接矩阵C和节点个数N，结果路径存放于R中。
bianquan.m文件给出了一个参数实例，可在命令窗口中输入bianquan,得到邻接矩阵C和节点个数N以及一个任意给出的路径R,，回车后再输入jiaohuan3,得到了最优解。
由于没有经过大量的实验，又是近似算法，对于网络比较复杂的情况，可以尝试多运行几次jiaohuan3,看是否能到进一步的优化结果。
%%%%%%bianquan.m%%%%%%%N=13;for i=1:Nfor j=1:NC(i,j)=inf;endendfor i=1:NC(i,i)=0;endC(1,2)=6.0;C(1,13)=12.9;C(2,3)=5.9;C(2,4)=10.3;C(3,4)=12.2;C(3,5)=17.6;C(4,13)=8.8;C(4,7)=7.4;C(4,5)=11.5;C(5,2)=17.6;C(5,6)=8.2;C(6,9)=14.9;C(6,7)=20.3;C(7,9)=19.0;C(7,8)=7.3;C(8,9)=8.1;C(8,13)=9.2;C(9,10)=10.3;C(10,11)=7.7;C(11,12)=7.2;C(12,13)=7.9;for i=1:Nfor j=1:Nif C(i,j) < infC(j,i)=C(i,j);endendendfor i=1:NC(i,i)=0;endR=[4 7 6 5 3 2 1 13 12 11 10 9 8];<pre name="code" class="plain">%%%%%%%%jiaohuan3.m%%%%%%%%%%n=0;for I=1:(N-2)for J=(I+1):(N-1)for K=(J+1):Nn=n+1;Z(n,:)=[I J K];endendendR=1:Nfor m=1:(N*(N-1)*(N-2)/6)I=Z(m,1);J=Z(m,2);K=Z(m,3); r=R;if J-I~=1&K-J~=1&K-I~=N-1 for q=1:(J-I)r(I+q)=R(J+1-q);endfor q=1:(K-J)r(J+q)=R(K+1-q);endendif J-I==1&K-J==1r(K)=R(J);r(J)=R(K);endif J-I==1&K-J~=1&K-I~=N-1 for q=1:(K-J)r(I+q)=R(I+1+q); endr(K)=R(J);endif K-J==1&J-I~=1&K~=Nfor q=1:(J-I)r(I+1+q)=R(I+q); endr(I+1)=R(K);endif I==1&J==2&K==Nfor q=1:(N-2)r(1+q)=R(2+q);endr(N)=R(2);endif I==1&J==(N-1)&K==Nfor q=1:(N-2)r(q)=R(1+q);endr(N-1)=R(1);endif J-I~=1&K-I==N-1for q=1:(J-1)r(q)=R(1+q);endr(J)=R(1);endif J==(N-1)&K==N&J-I~=1r(J+1)=R(N);for q=1:(N-J-1)r(J+1+q)=R(J+q);endendif cost_sum(r,C,N)<cost_sum(R,C,N)R=rendendfprintf('总长为%f\n',cost_sum(R,C,N))%%%%%%cost_sum.m%%%%%%%%functiony=cost_sum(x,C,N)y=0;for i=1:(N-1)y=y+C(x(i),x(i+1));endy=y+C(x(N),x(1));三，灰色预测代码<pre name="code" class="plain">clearclcX=[136 143 165 152 165 181 204 272 319 491 571 605 665 640 628];x1(1)=X(1);X1=[];for i=1:1:14x1(i+1)=x1(i)+X(i+1);X1=[X1,x1(i)];endX1=[X1,X1(14)+X(15)]for k=3:1:15p(k)=X(k)/X1(k-1);p1(k)=X1(k)/X1(k-1);endp,p1clear kZ=[];for k=2:1:15z(k)=0.5*X1(k)+0.5*X1(k-1);Z=[Z,z(k)];endZB=[-Z',ones(14,1)]Y=[];clear ifor i=2:1:15Y=[Y;X(i)];endYA=inv(B'*B)*B'*Yclear ky1=[];for k=1:1:15y(k)=(X(1)-A(2)/A(1))*exp(-A(1)*(k-1))+A(2)/A(1); y1=[y1;y(k)];endy1clear kX2=[];for k=2:1:15x2(k)=y1(k)-y1(k-1);X2=[X2;x2(k)];endX2=[y1(1);X2]e=X'-X2m=abs(e)./X's=e'*en=sum(m)/13clear ksyms ky=(X(1)-A(2)/A(1))*exp(-A(1)*(k-1))+A(2)/A(1)Y1=[];for j=16:1:21y11=subs(y,k,j)-subs(y,k,j-1);Y1=[Y1;y11];endY1%程序中的变量定义:alpha是包含α、μ值的矩阵;%ago是预测后累加值矩阵;var是预测值矩阵;%error是残差矩阵; c是后验差比值function basicgrey(x,m) %定义函数basicgray(x)if nargin==1 %m为想预测数据的个数，默认为1 m=1;endclc; %清屏,以使计算结果独立显示if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断,如不是一维列矩阵,进行转置变换x=x';endn=length(x); %取输入数据的样本量x1(:,1)=cumsum(x); %计算累加值,并将值赋及矩阵be for i=2:n %对原始数列平行移位 Y(i-1,:)=x(i,:);endfor i=2:n %计算数据矩阵B的第一列数据z(i,1)=0.5*x1(i-1,:)+0.5*x1(i,:);endB=ones(n-1,2); %构造数据矩阵BB(:,1)=-z(2:n,1);alpha=inv(B'*B)*B'*Y; %计算参数α、μ矩阵for i=1:n+m %计算数据估计值的累加数列,如改n+1为n+m可预测后m个值ago(i,:)=(x1(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1, :)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:);endvar(1,:)=ago(1,:);f or i=1:n+m-1 %可预测后m个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原,并计算出下m个预测值end[P,c,error]=lcheck(x,var); %进行后验差检验[rela]=relations([x';var(1:n)']); %关联度检验ago %显示输出预测值的累加数列alpha %显示输出参数α、μ数列var %显示输出预测值error %显示输出误差P %显示计算小残差概率 c %显示后验差的比值crela %显示关联度judge(P,c,rela) %评价函数显示这个模型是否合格<pre name="code" class="plain">function judge(P,c,rela) %评价指标并显示比较结果if rela>0.6'根据经验关联度检验结果为满意（关联度只是参考主要看后验差的结果）'else'根据经验关联度检验结果为不满意（关联度只是参考主要看后验差的结果）'endif P>0.95&c<0.5'后验差结果显示这个模型评价为“优”'else if P>0.8&c<0.5'后验差结果显示这个模型评价为“合格”'else if P>0.7&c<0.65'后验差结果显示这个模型评价为“勉强合格”' else'后验差结果显示这个模型评价为“不合格”' endendendfunction [P,c,error]=lcheck(x,var)%进行后验差检验n=length(x);for i=1:nerror(i,:)=abs(var(i,:)-x(i,:)); %计算绝对残差c=std(abs(error))/std(x); %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值cs0=0.6745*std(x);ek=abs(error-mean(error));pk=0;for i=1:nif ek(i,:)<s0pk=pk+1;endendP=pk/n; %计算小残差概率%附带的质料里有一部分讲了关联度function [rela]=relations(x)%以x(1,:)的参考序列求关联度[m,n]=size(x);for i=1:mfor j=n:-1:2x(i,j)=x(i,j)/x(i,1);endfor i=2:mx(i,:)=abs(x(i,:)-x(1,:)); %求序列差endc=x(2:m,:);Max=max(max(c)); %求两极差Min=min(min(c));p=0.5; %p称为分辨率,0<p<1,一般取p=0.5for i=1:m-1for j=1:nr(i,j)=(Min+p*Max)/(c(i,j)+p*Max); %计算关联系数endendfor i=1:m-1rela(i)=sum(r(i,:))/n; %求关联度end四，非线性拟合function f=example1(c,tdata)f=c(1)*(exp(-c(2)*tdata)-exp(-c(3)*tdata));<pre name="code" class="plain">function f=zhengtai(c,x) f=(1./(sqrt(2.*3.14).*c(1))).*exp(-(x-c(1)).^2./(2.*c( 2)^2));x=1:1:12;y=[01310128212]';c0=[2 8];for i=1:1000c=lsqcurvefit(@zhengtai,c0,x,y);c0=c;endy1=(1./(sqrt(2.*3.14).*c(1))).*exp(-(x-c(1)).^2./(2.*c (2)^2));plot(x,y,'r-',x,y1);legend('实验数据','拟合曲线')x=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]';y=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4]';f=@(c,x)c(1)*(exp(-c(2)*x)-exp(-c(3)*x));c0=[114 0.1 2]';for i=1:50opt=optimset('TolFun',1e-3);[c R]=nlinfit(x,y,f,c0,opt)c0=c;hold onplot(x,c(1)*(exp(-c(2)*x)-exp(-c(3)*x)),'g')endt=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16];y=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4];c0=[1 1 1];for i=1:50 c=lsqcurvefit(@example1,c0,t,y);c0=c;endy1=c(1)*(exp(-c(2)*t)-exp(-c(3)*t));plot(t,y,' +',t,y1);legend('实验数据','拟合曲线')五，插值拟合相关知识在生产和科学实验中，自变量及因变量间的函数关系有时不能写出解析表达式，而只能得到函数在若干点的函数值或导数值，或者表达式过于复杂而需要较大的计算量。
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简单函数源程序
%x1=1:10;
%y1=rand(10,1);
%bar(x1,y1);
%x2=0:0.1:10*pi;
%y2=sin(x2).*(x2);
%feather(x2,y2);
lim=[0,3*pi,-1 1];
fplot('[sin(x),cos(x)]',lim)
运行的结果如下
bar(x1,y1);
%x2=0:0.1:10*pi;
%y2=sin(x2).*(x2);
%feather(x2,y2);
柱形图运行结果
矢量图源程序
%x1=1:10;
%y1=rand(10,1);
%bar(x1,y1);
x2=0:0.1:10,y2);
Matlab可以绘制出各种精美的图案，程序比较简单，图像精美而且可以改变线条的颜色，还可以加上标题，用title即可以实现，用xlabel和ylabel可以实现坐标,还可以设置绘制坐标的范围
lim03pi1fplot?sinxcosx?lim运行的结果如下matlab可以绘制出各种精美的图案程序比较简单图像精美而且可以改变线条的颜色还可以加上标题用title即可以实现用xlabel和ylabel可以实现坐标还可以设置绘制坐标的范围
柱形图源程序
x1=1:10;
y1=rand(10,1);