本文结合matlab 软件解释二维坐标系下的平移,旋转,缩放 首先确定点在二维坐标系下的表达方法,使用一个1*3矩阵: Pt = [x,y,1] 其中x,y 分别为点的X,Y坐标,1为对二维坐标的三维扩充,即将二维坐标平面上的点移动到三维坐标面Z=1上来,这样的变化并没改变图形的形状,这种变化叫做齐次变换. pt移动dx dy 后可得到移动后的点为pt’[x+dx,y+dy,1] 可以由如下关系表示 Pt’ = pt*Move.其中: 类似的,假设x y 放大系数为sx sy 那么有如下矩阵:

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

//在主方法中定义一个大小为10*10的二维字符型数组,数组名为y,正反对角线上存的是‘*’,其余 位置存的是‘#’:输出这个数组中的所有元素. char [][]y=new char [10][10]; for(int i=0;i<10;i++) { for(int j=0;j<10;j++) { if(i==j||i+j==9) { y[i][j]='*'; } else { y[i][j]='#'; } } } for(int i =0;i<10;i++) { for(int k

本文主要总结一下MATLAB的一些常用二维绘图指令. 文章目录 一.plot绘图指令 1.离散数据点形设置值 2.连续线型设置值 3.颜色设置值 4.常用属性和属性值 5.例题 二.subplot绘图指令 三.其他常用绘图指令 四.坐标控制和图形标识 1.坐标轴控制 2.分格线和坐标框 3.图形标识 4.多次叠绘 5.例题 一.plot绘图指令 我们经常使用的就是plot绘图指令了,其基本调用格式为:plot(x,y,'s'),其的一些性质如下: (x,y,'s')称为平面绘线的三元组,(x,y

  1.二维图形plot plot(x1,y1,x2,y2) —— 多条曲线绘图格式 plot(x,y,’s’) —— 开关格式,开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式,使用颜色字符串的前1~3个字母,如yellow—yel表示等.或plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…) hold on;%保持图形,可以在同一坐标系上画两个或多个图 例1: y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5);y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos

plot 功能 绘制二维图形的最基本函数. 语法 //x为向量时,以x的元素值为纵坐标,x的序号为横坐标绘制曲线. //x为矩阵时,以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线. polt(x) //以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线 plot(x,y) //以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线 plot(x,y1,x,y2,…) 其他属性参数: 符号 作用 符号 作用 符号 作用 符号 作用 y 黄 - 实线 . 点 < 小于号 m

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

常见的二维统计分析图形: bar(x,y,选项) 条形图 stairs(x,y,选项) 阶梯图 stem(x,y,选项) 杆图 fill(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,--) 填充图 实例:绘制曲线y=2sin(x)的统计图 x = 0:pi/10:2*pi; y = 2*sin(x); subplot(2,2,1); bar(x,y,'g'); title('bar(x,y,"g")'); axis([0,7,-2,2]); subplot(2,2,2); stairs(x

二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成. griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果. griddata 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

int[]x=new int [50]; char[][]y=new char[10][10]; int j=1,w=0; for(int i=0;i<50;i++) { x[i]=j; j+=2; } System.out.println("以下是一维数组的元素:"); for(int q=0;q<5;q++) { for(int m=0;m<10;m++) { for(int n=w;n<50;n++) { System.out.print(x[w]+&qu

package liu0915; import java.util.Random; public class Test0915sz { public static void main(String[] args) { int[] x=new int[50]; int j=1; for(int i=0;i<50;i++) { x[i]=j; j=j+2; } System.out.println("一维数组是:"); int n=0; for (int a=1;a<=5;a+

第一步,在命令行下面输入cameraCalibrator,启动MATLAB相机标定.相机矫正界面 cameraCalibrator 第二步:拍照.如果你是做相机标定,你应该知道,你需要一些calibration template来拍照,可以参考大多数相机标定的文章(如Tsai的文章),常用的是黑白方块,自己打印机打印或者从网上购买(高精度).然后从不同角度拍照: 第三步:导入相机拍的图片,点击界面上的"Add Images"按钮,你可以从不同文件夹选择图片.图片选择好以后,你需要告诉程

MATLAB提供了一个ezplot函数绘制隐函数图形,有三种调用方式: 对于函数f=f(x),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi内绘制f=f(x)的图形 ezplot(f,[a,b]):在区间a<=x<=b内绘制f=f(x)的图形 对于隐函数f=f(x,y),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi和-2pi<=y<=2pi内绘制f(x,y)=0的图形 ezpl

#coding:utf-8 from matplotlib import mpl import matplotlib.pyplot as plt#载入matplotlib快速绘图的函数库 import numpy as np data = np.clip(np.random.randn(5,5),-1,1)#生成随机数据,5行5列,最大值1,最小值-1 fig = plt.figure(); #第一个子图,按照默认配置 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(da

//分类 package com.bao; public class Shuchu { int[]yi=new int[50]; String[][]er=new String[10][10]; void shuchu() { for (int i=0;i<50;i++) { System.out.print(yi[i]); if((i+1)%10==0&&i!=0) { System.out.println(""); } } for(int j=0;j<1

%直接PDFLATEX编译即可\documentclass[border=1mm]{standalone}\usepackage{tkz-euclide,pgfplots}\begin{document}\begin{tikzpicture}[domain=0:4]\tkzInit[xmax=4.2,ymax=4.2,xmin=-1.2,ymin=-3.2,xstep=1]\tkzGrid\tkzAxeXY\draw[color=red] plot (\x,\x) node[right] {$f

python全代码如下 import re import csv import matplotlib.pyplot as plt x=[] y=[] m=eval(input()) #输入折线条数 for i in range(m): y.append([]) fo = open("E:\\shu\\2.txt", "r", encoding='UTF-8') plt.ylim(0, 20) # 设定y轴范围 for line in fo.readlines():

图形对象 一个图形包含了不同的对象 图形包括 核心对象和绘制对象 .  核心对象 线条对象 : line 文本对象 : text 矩形对象 : rectangle 补丁对象 : patch 图像对象 :  绘制对象 条形图对象: bar 面积图对象 :  area 二维图对象: plot .... 这些对象也都是内置函数,在help帮助文档中都能查阅到它的用法 句柄 每个对象都有一个句柄. 这个句柄是引用这个对象的独一无二的数字,如同图形对象的id一样.可以通过句柄利用set()函数设置句柄代表

一.画二维图 1.原始数据(x,y) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据 X = np.array(list(i for i in range(6))) Y = np.array([10,30,20,50,100,120]) 2.先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace #插值 from scipy.interpolate import spline X_new = np.linspace(X.min(),X.ma

较早的编译器是不同意这样做的,所以一些书籍比方以Tc解说的书本都说数组的下标不能是变量.在vc6.0下亦是如此. 只是在一些较新的编译器如dev c++已经支持了,例如以下代码不会报错 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int a; int i; scanf("%d",&a); int c[a]; for( i =0 ;i<a;i++) scanf("%d",