在Matlab绘图过程中,尤其是需要将多个图绘制在相同的坐标轴中时,通常需要将不同的曲线设置成为不同的颜色.此外,为了直观,还需要给这张图标增添标题和图例.这篇文章展示了在Matlab的绘图窗口(figure)中设置曲线颜色.添加图例(legend)和标题(title)的方法.         在Matlab中,给曲线设定颜色可以采用plot函数实现.如下所示的语句中: plot(x, y, 'r'); 是以 x 变量为横坐标,y 变量为纵坐标绘制红色曲线.其中,颜色控制由 ‘r’实现.在Mat

matlab legend 使用 用Matlab画图时,有时候需要对各种图标进行标注,例如,用“+”代表A的运动情况,“*”代表B的 运动情况.legend函数的基本用法是LEGEND(string1,string2,string3, ...) 分别将字符串1.字符串2.字符串3……标注到图中,每个字符串对应的图标为画图时的图标. 例如: plot(x,sin(x),'.b',x,cos(x),'+r') legend('sin','cos')这样可以把"."标识为'sin',把&qu

简单plot()/legend/XY轴范围axis 除了坐标轴信息外还可以添加其它的信息,如所画曲线的信息等:测试代码如下 x=0:pi/20:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,x,y2); grid on xlabel('变量 X') ylabel('变量 Y1 & Y2') title('正弦余弦波形')     %添加图像标题 text(1.5,0.3,'cos(x)')    %将cosx这个注解加到坐标中的某个位置 gtext('sin(x)'

http://www.eetop.cn/blog/html/03/6503-23349.html 如果一个图中我们画了n条曲线,但是我们只想加图例说明(legend)的只有m条 (m<n).网上可以搜索很到资料,但是涉及到版本兼容问题,有些比较新的句柄属性在老版本Matlab中就用不起来,比如lineseries中的Annotation属性在我使用的R14SP1中就无法使用. 1. 最简单,最超级无敌的方法:把想要标注的图形命令给个变量名,然后再legend命令中指定. x = -3.14:0.

用Matlab画图时,有时候需要对各种图标进行标注,例如,用“+”代表A的运动情况,“*”代表B的运动情况. legend函数的基本用法是: LEGEND(string1,string2,string3, ...) 分别将字符串1.字符串2.字符串3……标注到图中,每个字符串对应的图标为画图时的图标. 例如: plot(x,sin(x),'.b',x,cos(x),'+r') legend('sin','cos')这样可以把"."标识为'sin',把"+"标识为&q

高级用法1:指定legend显示的位置: legend({'str1','str2','strn'},'Location','SouthEast'); 比较鸡肋,画好图后树手动拖动就好了 高级用法2:指定显示某几条曲线的legend: 例如你有25条曲线,想显示其中1,6,11,16,21的legend H = plot(data); legend(H([1 6 11 16 21],'1,'6','11’,'16','21'); 高级用法3:legend横排 hl = legend(H([1 6

%%绘图 suptitle('公路')  %总标题subplot(2,2,1);plot(x,y11,'r-') hold onplot(x,y21,'b-')xlabel('方向')ylabel('能量')legend('草地','公路')set(legend,'edgecolor','none')legend('boxoff')  %legend无边框 %---subplot(2,2,2); plot(x,y12,'r-')hold onplot(x,y22,'b-')xlabel('方向'

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

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Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每一个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每一个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的用法,在此基础

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的使用方法,在此基础

强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到 所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲 线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介绍可以操作和控

转至:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8354dda801012dyn.html 目录: 一.说明 二.数据类型及基本输入输出 三.流程控制 四.循环 五.数组.数组运算和矩阵运算 六.M脚本文件和M函数文件.函数句柄 七.文件 八.数据和函数的可视化 一.说明 matlab作为数学软件有其强大的图形用户界面操作.数据和函数的可视化和数值计算功能,且自带很多现有的函数和工具包.而本文只涉及一些比较系统的基本操作,在最后附带介绍一些基本的数据和函数的可视化命令.建议要

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1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网

BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

MATLAB版本:R2015b 1.求解符号矩阵的行列式.逆.特征值.特征向量 A = sym('[a11, a12; a21, a22]');deltaA = det(A)invA = inv(A)[V, D] = eig(A) %V的列向量为特征向量,D的主对角线元素为相应的特征值 2.求解代数方程的解析解 syms a b cx = solve('a * x^2 + b * x + c = 0', 'x') 3.求解微分方程(组)的解析解 syms x yY1 = dsolve('D2y