matlab基础

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%% % 第一题 % 给定N和A，N是一个整数，A是一个向量，例如N = 3; A = [ 4 5 6 7]，请使用matlab命令将A中的每一个 % 元素重复N次，然后形成一个向量，示例计算结果如下： N = 3; A = [ 4 5 6 7]; B=A(ones(1,N),:); % 注意这里下标的实验，可以使用相同的下标多次 B(:)

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%% % 假设x是一个向量，例如 % x = [ 4 4 5 5 5 6 7 7 8 8 8 8 ] % 现在我们想得到如下两个向量 % l = [ 2 3 1 2 4 ]; % x每个元素重复的个数 % v = [ 4 5 6 7 8 ]; % x中重复元素的值 x = [ 4 4 5 5 5 6 7 7 8 8 8 8 ] i = [find(x(1:end-1) ~= x(2:end)) length(x)] l = diff([0 i]) v = x(i)

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%% % 求建立以下tables数组 % table N riqi xianxing Ndanhao Nshuanghao % 第一列，行编号 % 第二列，2017年每天的日期，datetime格式 % 第三列，如果日期为单号，那么写文本“单号通行”，如果日期是双号，那么写文本“双号通行”，如果是周 % 末，则写“单双通行” % 第四列，写当前日期单号车一共通行了多少天 % 第五列，写当前日期双号车一共通行了多少天 NDays = yeardays(2017) %2017年的天数 N=[1:NDays]'; riqi=datetime(2017,1,1)+N-1; %注意这里，很多时候可以采用先预置一种统一答案，然后其中某些结果可以依次覆盖原有答案 xianxing = repmat('单号通行',NDays,1); a = logical(mod(riqi.Day,2)); %日期是否为单数 xianxing(~a,:)= repmat('双号通行',sum(~a),1); tf = isweekend(riqi); xianxing(tf,:) = repmat('单双通行',sum(tf),1); idxdanhao=all(xianxing=='单号通行',2)|all(xianxing=='单双通行',2) idxshuanghao=all(xianxing=='双号通行',2)|all(xianxing=='单双通行',2) Ndanhao=cumsum(idxdanhao); Nshuanghao=cumsum(idxshuanghao); XianXiangData = table(N,riqi,xianxing,Ndanhao,Nshuanghao);

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%% % 通过load('data.mat')命令载入当前目录下的数据文件，data.mat，然后进行以下处理： % data数据是一个手写数字图像的灰度数据，一共2000行785列，2000表示是2000副图片，第一列是当前图片 % 的数字是几（0-9范围，单个整数），第2列至第785列是图像的灰度数据，图片原始大小为28×28=784个像素 % 点，然后按照以下编号方式(图片未显示完全)，将784各点转换为了1行，作为了data数据中的一行 % 现在要求将data第一列提取为一个列向量，命名为trainT，另外第2列至第785列数据转换为28×28×2000的 % 三维数组，第一页为第一个数字的图像，要求按照图片中的顺序，将第一行中的灰度数据存成新的28×28的数 % 组，命名为trainD data=load('data.mat'); data1 = data.data(:,2:end); trainId = reshape(data1',28,28,2000); trainId = permute(trainId,[2 1 3]); %维数的转换 trianT = data.data(:,1); figure imshow(uint8(trainId(:,:,7)))

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%% % 在同一个图内绘制两个圆的曲线，一个半径为1，一个半径为2，在右方外侧中部添加图例，“小圆”和”大 % 圆“，绘图区域设置为正方形，标题设置为“两个圆”，横轴标签为x，纵轴标签为y % 双坐标轴图 % 载入数据datahis.mat， % 然后绘制datahis0.t_his为横坐标，datahis0.temp为左侧纵坐标，datahis0.hum为右侧纵坐标的双坐标轴图形 % 在图像下方外侧添加图例“温度”，“湿度”，横轴标签设置为时间，左侧y轴设置标签为温度，右侧y轴标签 % 设置为湿度 % datahis0.t_his为时间，需要转换为datetime类型，然后选取1月10日的数据进行画图 clear figure load('datahis.mat') t = datetime(datevec(datahis0.t_his)); idx=t>=datetime(2017,1,10)&t<=datetime(2017,1,11); t1 = t(idx); temp1 = datahis0.temp(idx); hum1 = datahis0.hum(idx); yyaxis left plot(t1,temp1) xlabel('时间') ylabel('温度') yyaxis right plot(t1,hum1) ylabel('温度') legend('温度','湿度','Location','southoutside','Orientation','horizontal')

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%% % 多子图的绘制 % 给定以下数据 % x = 0:0.01:20; % x坐标 % y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x); % Y1 % y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x); % Y2 % y3 = 100*exp(-0.5*x).*sin(5*x); % Y3 % y1，y2，y3需要分别绘制一个子图，其中y1占据左侧一半位置，y2占据右侧上方，y3占据右侧下方 clear figure x= 0:0.01:20; % x坐标 y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x); % Y1 y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x); % Y2 y3 = 100*exp(-0.5*x).*sin(5*x); % Y3 subplot(2,2,[1 3]) plot(x,y1) subplot(2,2,2) plot(x, y2) subplot(2,2,4) plot(x,y3)

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%% % 曲面图 % 绘制函数的网格图,x,y的取值范围为-2到2 figure clear x = -2:0.1:2; y=x; [X,Y]=meshgrid(x,y) Z = sin(X.^2+Y.^2); mesh(X,Y,Z)

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%% % 三维饼形图 % 绘制三维饼形图，各元素所占数值为： [6 3 7 5 1 2 4]，突出显示第1，3个元素，7个元素的标签分别为 % '周一'到'周日' figure x =[6 3 7 5 1 2 4]; labels = {'周一','周二','周三','周四','周五','周六','周日'}; explode=[1 0 1 0 0 0 0] %突出显示向量x的元素 pie3(x,explode,labels)

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%% % 绘制如下双纵轴柱形图。数据为： % x=1:20; % y1=sin(x)+2; % y2=(x-10).^2; % 注意柱形图等图形也是可以使用双坐标轴绘制的 clear figure x=1:20; y1=sin(x)+2; y2=(x-10).^2; yyaxis left bar(x+0.2,y1,0.3,'b') %注意图形叠加位置的调整 ylabel('sin') yyaxis right bar(x-0.2,y2,0.3,'r') ylabel('x^2') legend('sin','x^2','Location','southoutside','Orientation','horizontal') title('双纵轴柱形图') xlabel('x')

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%% % 绘制以下数据对应曲线，并增加横轴标签及对应曲线上的数值做标记。并在图中写标记公式文本 % x=2:20; % alpha=x.^2; % beta=log(x); % y=alpha./beta; clear figure x=2:20; alpha=x.^2; beta=log(x); y=alpha./beta; plot(x,y) hold on plot(sqrt(23),sqrt(23).^2./log(sqrt(23)),'o') text(6,100,'$$\frac{\alpha}{\beta}$$','Interpreter','latex');%字符的输出 xticks(sort([2:2:20 sqrt(23)])) h1=gca; h1.XTickLabel{3}='$$\sqrt{23}$$'; %字符的输出 h1.TickLabelInterpreter='latex';

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%% % 绘制如下图形 % t1 = datetime(2014,1:12,1); % temp = [0 2 12 11 15 25 23 27 25 24 12 8]; clear figure t1 = datetime(2014,1:12,1); temp = [0 2 12 11 15 25 23 27 25 24 12 8]; h = plot(t1,temp,':*'); ax = h.Parent; title('A Year of Temperatures on the 1st of the Month') ylabel('Degrees Celcius ^{\circ}') % 上角标的使用，摄氏度符号 yt1 = ax.YTickLabel %坐标轴标签为元胞数组，在此基础上进行修改 ytld = strcat(yt1,'^{\circ}') %上角标 ax.YTickLabel = ytld;

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%% % 按照要求绘图 % t=(pi*(0:1000)/1000)'; % y=sin(t); % 以t为横轴数据，y为纵轴数据绘制图形，要求： % 1，将纵坐标轴设置在右方， % 2，将横轴标签设置为[0 1/4*pi 1/2*pi 3/4*pi pi]，坐标轴范围设置为0～pi % 3，输出图形的figure窗口位置坐标 % 4，输出图形axes的位置坐标 clear figure t=(pi*(0:1000)/1000)'; y=sin(t); h = plot(t,y) set(gca,'YAxisLocation','right') xticks([0 1/4*pi 1/2*pi 3/4*pi pi]) xticklabels({'0','1/4 \pi','1/2 \pi','3/4 \pi','\pi'}) xlim([0 pi])

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%% % 按照以下位置绘制图形 % 其中需要用到的数据如下，另外图片坐标的位置与示例图中大致相等即可 % % 图1 % x=linspace(0.2*pi,20); % y=sin(x); % % 图2 % t=0:pi/100:20*pi; % x=sin(t); % y=cos(t); % z=t.*sin(t).*cos(t); % % 图3 % [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); % z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); clear figure % 图1 x=linspace(0.2*pi,20); y=sin(x); axes('Position',[0.6,0.2,0.2,0.7],'GridLineStyle','-'); plot(y,x); grid on % 图2 axes('Position',[0.1,0.2,0.5,0.5]); t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z); % 图3 axes('Position',[0.1,0.6,0.25,0.3]); [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); mesh(x,y,z)

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%% % 以下数据进行拟合 % load ex1.mat % cftool load ex1.mat

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%% % 使用命令导入文件2016010600.txt中的数据，提取第4列日期数据和第5列时刻数据数据，合并生成一个 % datetime数组，命名为T clear a = readtable('2016010600.txt'); t1 = a.Var4; t2 = a.Var5; TPvec_y = floor(t1/10000); TPvec_mon = floor((t1-TPvec_y*10000)/100); TPvec_d = mod(t1,100) TPvec_h = floor(t2/100); TPvec_min=mod(t2,100); TPvec_s = zeros(size(t1,1),1); t_vec=[TPvec_y TPvec_mon TPvec_d TPvec_h TPvec_min TPvec_s]; T = datetime(t_vec)

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%% % 生成与2016010600.txt文件中第6列数据概率分布相同的随机数，数量10000个. clear figure a = readtable('2016010600.txt') v = a.Var6; histogram(v,20) [N,edges] = histcounts(v,20); rm = RDrnd(N,10000); figure histogram(rm,20)