http://blog.sina.com.cn/s/blog_707b64550100z1nz.html matlab中patch函数的用法——emily (2011-11-18 17:20:33)   patch 创建补片图形对象 句法: patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch(FV) patch(...'PropertyName',propertyvalue...) patch('PropertyName',propertyvalue,...) handle =

patch 创建补片图形对象 句法: patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch(FV) patch(...'PropertyName',propertyvalue...) patch('PropertyName',propertyvalue,...) handle = patch(...) 描述: patch是个底层的图形函数,用来创建补片图形对象.一个补片对象是由其顶点坐标确定的一个或多个多边形.用户可以指定补片对象的颜色和灯光. patch(X,Y,C) 添加已填充

https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/patch.html?ue 语法 patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch('XData',X,'YData',Y) patch('XData',X,'YData',Y,'ZData',Z) patch('Faces',F,'Vertices',V) patch(S) patch(___,Name,Value) patch(ax,___) p = patch(___)   说明 示例 pa

目录 1.patch函数的脉络 2.类vnode的设计 3.createPatch函数中的辅助函数和patch函数 4.源码运行展示(DEMO) 一.patch函数的脉络 首先梳理一下patch函数的脉络. 第一,patch核心函数createPatchFunction, 然后,runtime/index.js中将patch方法挂载到vue的原型属性__patch__上. Vue.prototype.__patch__ = inBrowser ? patch : noop 最后patch的使用是

Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}

功能说明 验证输入参数的个数   函数语法 msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs)msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'string')msgstruct = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'struct')   参数解析 在函数中使用nargchk来检查输入参数的个数在期望的范围内.   msgstring = nargchk(minargs,

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

zeros函数——生成零矩阵 ones函数——生成全1阵 [zeros的使用方法] B=zeros(n):生成n×n全零阵. B=zeros(m,n):生成m×n全零阵. B=zeros([m n]):生成m×n全零阵. B=zeros(d1,d2,d3……):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros([d1 d2 d3……]):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros(size(A)):生成与矩阵A相同大小的全零阵. [ones的使用方法] ones的使用方法与

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的. 这里简单介绍下其用法: 前后相邻元素之差 上下相邻行之差. 与diff(A,1,1)类似. 第三个参数为2时,则变为列差分运算 diff(A,2,2)第2个参数为2表示为二阶差分变换.即在diff(A,1,2)的基础上再进行一次列差分变换.

randi()函数生成均匀分布的伪随机整数,范围为imin--imax,如果没指定imin,则默认为1. r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n):生成m*n的矩阵 r = randi(imax,[m,n]):同上 r = randi(imax,m,n,p,...):生成m*n*p*...的矩阵 r = randi(imax,[m,n,p,...])同上 r = randi(imax):1*1的矩阵 r = randi(imax,size(A)

B=squeeze(A) 移除张量A的单一维,即返回和矩阵A元素相同,但所有单一维都移除的矩阵B,单一维是满足size(A,dim)=1的维. squeeze命令对二维数组是不起作用的; 如果A是一行或列向量或一标量(1*1)值,则B=A. 加入A 为1*n*n的张量,进行squeeze运算后,返回B 为 n*n的张量.

a=sum(A)  %列求和 b=sum(A,2) %行求和 c=sum(A(:)) %矩阵求和 假定A为一个矩阵: sum(A)以矩阵A的每一列为对象,对一列内的数字求和. sum(A,2)以矩阵A的每一行为对象,对一行内的数字求和. a(:,1)是求矩阵的第一列 a(1,:)是求矩阵的第一行,以此类推.通过下面的例子,可以明白: >> a=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] a = 1     2     3 4     5     6 7     8     9 >>

1.MATLAB给每种对象的每一个属性规定了一个名字,称为属性名,而属性名的取值成为属性值.例如,LineStyle是曲线对象的一个属性名,它的值决定着线型,取值可以是'-' .':'.'-.'.'--'或'none'.2.属性的操作    set函数的调用格式为:    set(句柄,属性名1,属性值1,属性名2,属性值2,…) 例子: clearx=0:0.2:12;y1=bessel(1,x);y2=bessel(2,x);y3=bessel(3,x);h=plot(x,y1,x,y2,x

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并

向量 Matlab 中最基本的对象是矩阵,向量是特殊的矩阵.行向量是\(1\times n\)矩阵,列向量是\(m\times 1\)矩阵.输入如下行向量: >> v=[0 1 2 3] 回车,Matlab 将输出此行向量: v = 0 1 2 3 输入如下列向量: >> u = [9; 10; 11; 12; 13] 按如下方式访问向量的元素: >> u(2) 按如下方式改变元素的值: >> u(2)=47 按如下方式提取多个连续向量: >>

原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--找出Matlab内置函数 Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个

[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数   Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个简单的

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

1 算术运算符 Matlab中的算术运算符按优先级由高到低为: (1) ^           幂 (2) *            乘      /            右除(正常除)      \            左除 (3) +            加        -            减 其中,乘法和除法处于同一个优先级,加法和减法处于同一个优先级. 这些运算符即可用于标量也可用于矩阵运算. 一个特殊的矩阵运算是转置,其运算符为’,例如A的转置为A’,示例如下: 2 数学

Matlab中的内建函数 Matlab自定义函数 用function构造函数 用inline构造函数 用syms构造符号函数 多项式相关函数 polyvalx convx 向量和矩阵运算函数 向量运算中的常用函数 矩阵的基本运算 矩阵元素提取 特殊矩阵的创建函数 构造矩阵 矩阵运算矩阵操作函数 Matlab中的内建函数 matlab提供了许多内建的数学函数,如三角函数.对数函数等,可以方便用户直接调用进行计算.调用的格式为: r=MathFun(x) 其中r为函数计算结果,MathFun为函数名