1. 使用 title 的 'position' 属性进行设置 plot(1:10, 1:10), title('y=x', 'position', [5.5, 0]) 2. 使用 xlabel plot(1:10, 1:10), xlabel('y=x') imshow('pout.tif'), xlabel('y=x')

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

解决iOS中 tabBarItem设置图片(image+title切图在一起)时造成的图片向上偏移 解决办法1:设置tabBarItem的imageInsets属性 代码示例: childController.tabBarItem.imageInsets = UIEdgeInsetsMake(5, 0, 5, 0);

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

案例:之前跑过的程序 已经生成了多个matlab图,现在需要进行合并到一个图中. 解决方案,利用图像句柄把figure图像中的参数读入到内存中,然后重新subplot绘制. 程序如下: clc;clear; open(‘./test_1.fig’) figure_info=findall(gcf,’type’,'line’); xdata1 = get(figure_info,’xdata’); ydata1 = get(figure_info,’ydata’); color1 = get(fi

怎么才能在'B Range'前面开始换行呢? title(['abc','L Range:',num2str(a),'(nm)','~~',num2str(b),'(cm)','B Range:',num2str(c),'(cm)', '~~',num2str(d),'(cm)']); 写成这样即可:title({['abc','L Range:',num2str(a),'(nm)','~~',num2str(b),'(cm)'];['B Range:',num2str(c),'(cm)','~

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

<写在前面> 关于台风轨迹图,这次由于作业需要就画了一幅轨迹图,参考原图选自论文: LIU Zenghong, XU Jianping, SUN Chaohui, WU Xiaofen. An upper ocean response to Typhoon Bolaven analyzed with Argo profiling floats [J]. Acta Oceanol. Sin., 2014, 33(11), 90–101 大家有兴趣可以自行查找论文进行阅读,本文所绘制台风轨迹图选取

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/drawnow.html?searchHighlight=drawnow&s_tid=doc_srchtitle 本页对应的英文页面已更新,但尚未翻译. 若要查看最新内容,请点击此处访问英文页面. drawnow 更新图窗并处理回调 全页折叠 语法 drawnow drawnow limitrate drawnow nocallbacks drawnow limitrate nocallbacks drawn

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

%%各时段电量需求 clc close all clear all cost_gd = [2200 1800 3800 4600]; cost_bj = [2.7 2.2 1.8 3.6]; cost_qd = [4000 1500 2500 1000]; fontsize = 24; axes('Parent',figure,'FontSize',fontsize); t=1:length(cost_gd); yyaxis left ; ylim([0,5000]); xlim = ([-2,

所谓快速多通道积分图计算,其实就是 cumsum2D. 我写了一个比较快的版本(比 VLFeat 的快),用 mex 编译一下就能用了. 代码 #include <string.h> #include <mex.h> #include <stdio.h> #include <stdint.h> // compute integral image template <typename T> void integral(const T* in, T*

来源:http://wenku.baidu.com/link?url=m_eEkzbjnT9ccgAnlPVDqHCVyrZOD2EplXxxIiQc69DI0lHAWzwpZXfdDy_7DPbwIXC4t6c1zi9WfI5dlf6HETC1Mc69FjAAPstpIic_hBe 代码: function [ax,hlines] = plotyyy(x1,y1,x2,y2,x3,y3,ylabels) %PLOTYYY - Extends plotyy to include a third

>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0.97,1,1,1];>> x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0

由于写论文要将“哈密顿回路问题(TSP)”的求解中间结果表示出来,查了一下使用程序画多边形图形.现在在总结一下,这个图是“由给定节点首尾相连的”闭合多边形. 1.使用matlab作闭合多边形图 没有找到直接画多边形的函数,只能是将各个点的坐标保存在数组中,将一个点与其相邻的点相连,并将最后一个点与第一个点连接.下面是一个示例的.m文件: clear; clc; a=[ ; ]; %要连接的点坐标 x;y [n,m]=size(a); :m-; line([a(,i),a(,i+)],[a(,i)

前言 使用matlab中title语句,直接敲下划线无法正确显示. title('MSB_data'); 流程 使用如下语句即可:直接字符串转译 title('MSB_data','Interpreter','none'); 以上.

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/subplot.html?searchHighlight=subplot&s_tid=doc_srchtitle 语法 subplot(m,n,p) subplot(m,n,p,'replace') subplot(m,n,p,'align') subplot(m,n,p,ax) subplot('Position',pos) subplot(___,Name,Value) ax = subplot(___)

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集水盆) and "watershed ridge line