统计作图(Matlab)

合集下载

MATLAB作图教程

2
Matlab 绘图
如何画出 y＝sin(x) 在 [0, 2*pi] 上的图像？
3
Matlab 绘图
手工作图

找点： x=0, pi/3, pi/2, 2*pi/3, pi, … 计算函数值： y=sin(0), sin(pi/3), sin(pi/2), 描点：在坐标系中画出这些离散点
…
19
以下标为横坐标，元素值为纵坐标，等价于：
x=[1:length(y)];plot(x,y);
例：>> y=[0,0.48,0.84,1,0.91,6.14];
>> plot(y); >> figure(2); plot([1:length(y)], y)
自己动手
plot(Y): 当 Y 是矩阵时的图形是什么？ >> Y=[1 2; 3 5; 6 9]; plot(Y); >> plot(Y’);
25
图形的其他属性
图形标注与坐标控制有关图形标注函数的调用格式为： title(图形名称) xlabel(x轴说明) ylabel(y轴说明) text(x,y,图形说明) legend(图例1,图例2,…)
26
图形的其他属性ຫໍສະໝຸດ 标题 title(’text’)
例
可以指定文本的属性 title('text', 'Property1', value1, ' Property2', value2, ...)
自己动手
在0≤x≤2区间内，绘制曲线
y=2e-0.5x cos(4πx)
14
【例】在0≤x≤2区间内，绘制曲线
y=2e-0.5x cos(4πx)

用MATLAB统计图像直方图

1、单下标：
提示：从1 开始，不是从0开始！
有用的命令和函数
3、矩阵元素索引
2、双下标：
有用的命令和函数
循环控制： for 语法：for 控制条件
执行语句； end
找出5阶魔方矩阵中的25的坐标。 a=magic(5); m=0; n=0; for i=1:5 for j=1:5 if a(i,j)==25 m=i; n=j; end end end
字母颜色
y 黄色 m 粉红 c 亮蓝 r 大红 g 绿色 b 蓝色 w 白色 k 黑色
标点线型
· 点线
○ 圈线
× ×线
＋＋字线
－实线
*
星形线
：虚线
－·(--) 点划线
bar(x,y)
while 使用while语句，找出最小的n，使得 n!<10e100
n = 1; while prod(1:n) < 1e100
n = n+1 end fprintf('%g! = %e > 1e100\n', n, prod(1:n)); 70! = 1.197857e+100 > 1e100
绘图：plot（x,y) x = -pi:pi/10:pi; y = tan(sin(x)) - sin(tan(x)); plot(x,y,'--rs','LineWidth',2,...
'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10)
基本概念

matlab作图与数据处理

左键双击文件夹中huatu.m，打开该程序文件，此文件中第4-10 行中有下
面这样一行代码，此代码用于对图形格式进行统一设置。
geshi_shezhi('宋体',7.5,'Times New Roman',7.5,0.5,'r.-',0.5,12);
括号内为参数，参数以逗号为分界符。修改相应位置的参数后点击上方保存按
第三步作图工具的简单介绍
1）此工具shuju.m用于将第二步导入的实验数据以变量的形式存储在基本工作空间（ppt1.1 用户界面右侧）中，方便下面工具调用它来进行作图。
2）此工具geshishezhi.m 用于画图前对论文格式进行统一设置。
3）此工具huatu.m用于画图，能画各种直角坐标系图形（包括横坐标为对数坐标的坐标系图形。
角坐标系，false为对数坐标系。
5
x 10 2
60
请输入请输入
5
x 10 2
60
请输入请输入
1.5
40
1.5
40
速度/ v 加速度
速度/ v 加速度
1
20
1
20
0.5
0
0.5
0
0
-20
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
时间/s
4
x 10
0
-20
0
1
2
3
4
5
6
10
10
10
10
10
10
-20
-30
-40
-50
0
10
20
30
时间/s
2.以横坐标x数据，纵坐标y数据作直角坐标系或对数坐标系图形形如 huatu(shili_x,shili_y,'时间/s','速度/v',true);其中第一,

利用Matlab进行数据分析与统计方法详解

利用Matlab进行数据分析与统计方法详解数据分析和统计方法在现代科学、工程和商业领域中是非常重要的工具。

而Matlab作为一种强大的计算软件和编程语言，提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们进行数据分析和统计。

一、Matlab数据分析工具介绍Matlab提供了许多数据分析工具，包括数据可视化、数据处理、统计分析等。

其中，数据可视化是数据分析中重要的一环，可以用于展示数据的分布、趋势和关系。

Matlab中的绘图函数可以绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。

我们可以利用这些图形来直观地理解数据并发现潜在的模式。

二、常用的数据处理方法在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行预处理，以去除噪声、填补缺失值和标准化数据等。

Matlab提供了丰富的函数和工具来处理这些问题。

例如，可以使用滤波函数对信号进行平滑处理，使用插值函数填补缺失值，并使用标准化函数将数据转化为标准分布。

三、基本的统计分析方法在进行统计分析时，我们常常需要计算各种统计量，如均值、方差、标准差等。

Matlab提供了一系列统计函数，如mean、var和std等，可以轻松计算这些统计量。

此外，Matlab还提供了假设检验、方差分析、回归分析等高级统计方法的函数，方便我们进行进一步的研究。

四、数据挖掘和机器学习方法数据挖掘和机器学习是数据分析的前沿领域，能够从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。

Matlab作为一种强大的计算工具，提供了丰富的数据挖掘和机器学习函数。

例如，可以利用聚类分析函数对数据进行聚类，使用分类函数进行分类，还可以使用神经网络函数构建和训练神经网络模型。

五、案例分析：利用Matlab进行股票市场分析为了更好地理解Matlab在数据分析和统计方法中的应用，我们以股票市场分析为例进行讲解。

股票市场是一个涉及大量数据和复杂关系的系统，利用Matlab可以对其进行深入分析。

首先，我们可以利用Matlab的数据导入和处理函数，将股票市场的历史数据导入到Matlab中，并对数据进行预处理，如去除异常值和填补缺失值。

matlab统计功能简介[1]

Matlab统计功能简介-兼与S_PLUS比较2007-4-141主要内容★Matlab统计功能介绍★S_PLUS对应功能2007-4-142参考资料statistics toolboxComputational Statistics Handbook with MATLAB S-PLUS 6 for Windows Guide to Statistics2007-4-143Matlab统计功能概率分布描述性统计统计作图假设检验线性和非线性模型多变量统计等等2007-4-144概率分布MATLAB中函数*pdf, *cdf, *inv(cdf-1),*rndS_PLUS中函数d*,p*,q*,r*2007-4-1452007-4-146连续型Beta (beta*) (*beta) 指数分布(Exponential) (exp*) (*exp)Gamma (gam*) (*gamma) 对数正态分布(Lognormal) (logn*) (*lnorm) 正态分布(Normal) (norm*) (*norm) 均匀分布(Uniform) (unif*) (*unif)Weibull (wbl*) (*weibull)函数MATLAB S-PLUS连续型统计分布卡方分布(Chi-square) (chi2*) (*chisq)非中心卡方分布(Non-central Chi-square) (ncx2*) (pchisq(3,5,ncp=1),ncx2cdp(3,5,1))F (f*) (*f)Non-central F (ncf*)(ncfcdf(3,5,1,2), pf(3,5,1,ncp=2))t (t*) (*t)Non-central t (nct*)2007-4-147离散型二项分布(Binomial) (bino*) (*binom) 几何分布(Geometric) (geo*) (*geom) 超几何分布(Hypergeometric) (hyge*) (*hyper) 负二项分布(Negative binomial) (nbin*)(*nbinom)泊松分布(Poisson) (poiss*) (*pois)2007-4-148计算标准正态分布概率密度函数x=0时的值>>normpdf(0)ans=0.3989>dnorm(0)#S_PLUS[1] 0.39894232007-4-1492007-4-1410>>normcdf(2, 1, 3)ans =0.6306( >pnorm(2,1,3)# S_PLUS [1] 0.6305587)计算P(2 < X < 4), 则有>>normcdf(4, 1, 3) -normcdf(2, 1, 3) ans =0.2108>pnorm(4,1,3)-pnorm(2,1,3)#S_PLUS [1] 0.2107861()1,3X N ∼设，计算()2P X ≺>>norminv(0.95, 1, 3)ans =5.9346>qnorm(0.95,1,3)#S_PLUS[1] 5.9345612007-4-1411描述性统计均值中位数方差标准差等2007-4-1412应用举例>>load sz.data>>p1=sz(:,1)>>p2=sz(:,2)>>mean(p1)-均值>>var(p1)-方差>>std(p1)-标准差>>prctile(p1,50)-分位值>>prctile(p1,25)2007-4-1413应用举例>>skewness(p1)-偏度>>kurtosis(p1)-峰度>>min(p1)>>max(p1)>>range(p1)-范围>>median(p1)-中位数2007-4-1414S_PLUS>sz_importData("……\\sz.txt",type="ASCII")>p1_sz[,1]>p2_sz[,2]>stdev(p1)-标准差[1] 124.8987>quantile(p1,c(.25,.50,.75))-分位数25% 50% 75%1480.125 1669.4 1712.3252007-4-1415作图盒形图分布图散点图等2007-4-14162007-4-1417盒形图(boxplot)>>x = [normrnd(4,1,1,100) normrnd(6,0.5,1,200)];均值标准差1x100矩阵>>boxplot(x)>x_append(rnorm(100,4,1),rnorm(200,6,0.5))>boxplot(x)7654322007-4-1418直方图(hist)Matlab>>hist(x)2007-4-1419>>hist(x,15)2007-4-14202007-4-1421>set.seed(100)>x_append(rnorm(100,4,1),rnorm(200,6,0.5))>hist(x)2345678020406080x2007-4-1422散点图Matlab>>y =[88,85,88,91,92,93,93,95,96,98,97,96,98,99,100,102]>>x=1:16>>plot(x,y,'+') >> plot(x,y,‘.')2007-4-1423S_PLUS>y =c(88,85,88,91,92,93,93,95,96,98,97,96,98,99,100,102)>x_1:16>plot(x,y,pch=‘+’)++++++++++++++++xy51015859095100线形图>>plot(x,y)2007-4-1424>plot(x,y,type=‘l’)159y95851015x2007-4-14252007-4-1426分布图卡方分布f分布2007-4-1427标准正态分布x=-5:0.01:5;y=normpdf(x,0,1);plot(x,y)2007-4-14282007-4-1429t分布和标准正态分布>> x=-5:0.1:5>> y=tpdf(x,5);>> z=normpdf(x);>> plot(x,y,'-',x,z,'-.')2007-4-1430S_PLUS标准正态分布-3-2-101230.00.10.20.30.4#标准正态分布x=seq(-3,3,0.01)plot(x,dnorm(x),type='l',xlab='',ylab='',col=8,main='标准正态分布')2007-4-1431t 分布-3-2-101230.10.20.3自由度为5的t 分布自由度为1的t 分布x=seq(-3,3,0.01)plot(x,dt(x,5),type='n',xlab='',ylab='',main='t 分布')lines(x,dt(x,5),lwd=3,col=8)lines(x,dt(x,1),lty=3,lwd=3,col=6)legend(-1.2,0.1,c('自由度为5的t 分布','自由度为1的t 分布'),lty=c(1,3),col=c(8,6))2007-4-1432卡方分布2468100.00.050.100.15自由度为4的卡方分布自由度为7的卡方分布x=seq(0,10,0.1)plot(x,dchisq(x,4),xlab=' ',ylab=' ',type='n',main='卡方分布')lines(x,dchisq(x,4),lwd=3,col=10)lines(x,dchisq(x,7),lty=4,lwd=3,col=12)legend(5,0.15,c('自由度为4的卡方分布','自由度为7的卡方分布'),lty=c(1,4),lwd=3,col=c(10,12))2007-4-1433x=seq(0,10,0.1)plot(x,df(x,1,3),xlab=' ',ylab=' ',type='n',main='f 分布') lines(x,df(x,1,3),lwd=3,col=6)lines(x,df(x,5,9),lty=4,lwd=3,col=8)legend(4,0.8,c('自由度为(1,3)的f 分布','自由度为(5,9)的f 分布'),lty=c(1,4),lwd=3,col=c(6,8))f 分布2468100.00.20.40.60.81.0自由度为(1,3)的f 分布自由度为(5,9)的f 分布假设检验零假设(Null hypothesis)备择假设(Alternative hypotheses)置信水平(Significance level)P值(p-value)置信区间(Confidence intervals)2007-4-14342007-4-1435假设检验(S_PLUS )x_c(850,740,900,1070,930,850,950,980,980,880,1000,980,930,650,760,810,1000,1000,960,960)t.test(x,mu=990)One-sample t-Testdata: xt = -3.4524, df = 19, p-value = 0.0027alternative hypothesis: mean is not equal to 990 95 percent confidence interval:859.8931 958.1069 sample estimates:mean of x909单样本t 检验Matlabx=[850,740,900,1070,930,850,950,980,980,880,1000,980,93 0,650,760,810,1000,1000,960,960]>> [h,pvalue,ci]=ttest(x,990)h =1pvalue=0.0027ci=859.8931 958.10692007-4-14362007-4-1437t.test(x,conf.level=.9,mu=990)#SOne-sample t-Testdata: xt = -3.4524, df = 19, p-value = 0.0027alternative hypothesis: mean is not equal to 990 90 percent confidence interval: 868.4308 949.5692 sample estimates: mean of x909置信水平0.92007-4-1438>> [h,pvalue,ci]=ttest(x,990,0.1)#M h =1pvalue =0.0027ci =868.4308 949.5692显著性水平0.12007-4-1439> var.test(x,y)F test for variance equalitydata: x and yF = 1.0755, num df = 11, denom df = 6, p-value = 0.9788 alternative hypothesis: ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.198811 4.173718 sample estimates:variance of x variance of y457.4545 425.3333检验方差是否相等，结果表明方差相等不容拒绝。

直方图统计及均衡化matlab代码

自己编的代码Matlab中自带的函数clc;clear all;%用自己编的函数pic1=imread('188_2.jpg');%修改数字可以看到另一幅图片的效果pic1=rgb2gray(pic1);subplot(221);imshow(pic1);title('均衡化前的图像'); subplot(222);imhist(pic1);title('均衡化前的直方图');L=256;%设置灰度级为256[width,height]=size(pic1);%求nknk=zeros(1,L);for i=0:L-1num=find(pic1==(i+1));nk(i+1)=length(num);end%求pr（rk）=nk/MNpr=zeros(1,L);for i=1:Lpr(i)=nk(i)/(width*height);end%pc存储的就是累计的归一化直方图pc=zeros(1,L);for i=1:Lfor j=1:ipc(i)=pc(i)+pr(j);endendsk=zeros(1,L);for i=1:Lsk(i)=round((L-1)*pc(i));end%求pr(sk)，即计算现有每个灰度级出现的概率并显示在屏幕上for i=0:L-1pr(i+1)=sum(pc(find(sk==i)));endpr %显示pr值%替换原有图片pic2=pic1;for i=1:Lpic2(find(pic2==(i-1)))=sk(i);endsubplot(223);imshow(pic2);title('均衡化后的图像'); subplot(224);imhist(pic2);title('均衡化后的直方图');%用matlab自带的函数pic1=imread('188_2.jpg');%先把要处理的图像读入pic1=rgb2gray(pic1);%转化成灰度图像%显示灰度图像与直方图figure;subplot(221);imshow(pic1);title('均衡化前的图像'); subplot(222);imhist(pic1);title('均衡化前的直方图');%直方图均衡化pic2=histeq(pic1);subplot(223);imshow(pic2);title('均衡化后的图像'); subplot(224);imhist(pic2);title('均衡化后的直方图');。

Matlab绘图教程(大量实例PPT)

MATLAB绘图二维数据曲线图pplot函数的基本调用格式为：x,y) )plot(plot(x,y其中x和y为长度相同的向量，分别用于存储x坐标和y坐标数据。

数据例1 在0≤x2π区间内，绘制曲线y=2e-0.5x cos(4πx)1≤区间内绘制曲线205x(4)程序如下：x=0:pi/100:2*pi;cos(4*pi*x);0.5*x).*cos(4*pi*x);y=2*exp(--0.5*x).*y=2*exp(x,y))plot(x,yplot(x yplot(x y)例2 绘制曲线。

绘制曲线程序如下：t=0:0.1:2*pi;x=t.sin(3t);x=t*sin(3*t);y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x,y););plot(x,y数最简单的调用格式是包含个输参数plot函数最简单的调用格式是只包含一个输入参数：p()plot(x)在这种情况下，当x是实向量时，以该向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标画出条连续曲线，标为横坐标，元素值为纵坐标画出一条连续曲线，这实际上是绘制折线图。

绘制多根二维曲线1．plot函数的输入参数是矩阵形式时数的输参数是矩阵形式时(1) 当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时，则绘制出多根不同颜色的曲线。

曲线条数等于y矩阵的另一维数，x被作为这些曲线共同的横坐标。

(2) 当x,y是同维矩阵时，则以x,y对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。

纵坐标分别绘制曲线曲线条数等于矩阵的列数(3) 对只包含一个输入参数的plot函数，当输入参数对包含个输参数的数当输参数是实矩阵时，则按列绘制每列元素值相对其下标的曲线曲线条数等于输入参数矩阵的列数的曲线，曲线条数等于输入参数矩阵的列数。

当输入参数是复数矩阵时，则按列分别以元素实部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲线。

2．含多个输入参数的plot函数含多个输参数的数调用格式为：plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn)(1) 当输入参数都为向量时，x1和y1，x2和y2，…，(1)当输入参数都为向量时xn和yn分别组成一组向量对，每一组向量对的长度可以不同每一向量对可以绘制出一条曲线度可以不同。

MATLAB中的绘图函数介绍

MATLAB中的绘图函数介绍概述：MATLAB是一种非常强大的数值计算和科学绘图软件，在各个领域中都得到广泛的应用。

在MATLAB中，绘图函数是其中一个非常重要的功能，它可以帮助我们将数据可视化，并进行分析和解释。

在本文中，我们将详细介绍一些常用的MATLAB绘图函数及其功能。

一、plot函数：plot函数是MATLAB中最基本的绘图函数之一，它可以绘制线性图。

通过将一系列的点连接起来，我们可以绘制出数据的变化趋势。

下面是plot函数的一个简单示例：```matlabx = 0:0.1:10;y = sin(x);plot(x, y);```在这个例子中，我们首先定义了x的取值范围为0到10，间隔为0.1。

然后通过使用sin函数计算出对应的y值。

最后，调用plot函数将x和y的数值传入，即可得到一条关于sin函数的图形。

除了基本的线性图，plot函数还可以绘制不同颜色和线型的曲线，并添加标题、标签等。

它是进行简单数据可视化的利器。

二、scatter函数：相比于plot函数，scatter函数可以绘制散点图，用于展示多个不同数据点之间的分布关系。

通过scatter函数，我们可以方便地比较不同变量之间的相关性。

以下是scatter函数的一个示例：```matlabx = randn(100,1);y = 0.5*x + randn(100,1);scatter(x, y);```在这个例子中，我们首先生成了两组随机数x和y。

然后使用scatter函数将它们绘制成散点图。

通过观察散点图的分布，我们可以判断出x和y之间是否存在线性相关性。

scatter函数还支持设置散点的颜色、大小和透明度等参数，以满足不同的需求。

它是进行多变量分析的重要工具之一。

三、bar函数：bar函数可以用于绘制柱状图，常用于展示各个类别的数据之间的差异。

通过柱状图，我们可以清晰地比较不同类别之间的数值大小。

以下是bar函数的一个示例：```matlabx = categorical({'A', 'B', 'C', 'D'});y = [10, 15, 8, 12];bar(x, y);```在这个例子中，我们首先定义了四个类别，分别是'A'、'B'、'C'和'D'。

Matlab实验报告（三）MATLAB绘图

Matlab实验报告（三）MATLAB绘图实验⽬的1．掌握MATLAB的基本绘图命令。

2．掌握运⽤MATLAB绘制⼀维、⼆维、三维图形的⽅法。

3．给图形加以修饰。

⼀、预备知识1．基本绘图命令plotplot绘图命令⼀共有三种形式：⑴plot(y)是plot命令中最为简单的形式，当y为向量时，以y的元素为纵坐标，元素相应的序列号为横坐标，绘制出连线；若y为实矩阵，则按照列绘出每列元素和其序列号的对应关系，曲线数等于矩阵的列数；当y为复矩阵时，则按列以每列元素的实部为横坐标，以虚部为纵坐标，绘出曲线，曲线数等于列数。

⑵ plot(x,y,[linspec])其中linspec是可选的，⽤它来说明线型。

当x和y为同维向量时，以x为横坐标，y为纵坐标绘制曲线；当x是向量，y是每⾏元素数⽬和x维数相同的矩阵时，将绘出以x为横坐标，以y中每⾏元素为纵坐标的多条曲线，曲线数等于矩阵⾏数；当x为矩阵，y为相应向量时，使⽤该命令也能绘出相应图形。

⑶plot(x1,y1,x2,y2,x3,y3……)能够绘制多条曲线，每条曲线分别以x和y为横纵坐标，各条曲线互不影响。

线型和颜⾊MATLAB可以对线型和颜⾊进⾏设定，线型和颜⾊种类如下：线：—实线：点线—.虚点线——折线点：.圆点 +加号 *星号 x x型 o 空⼼⼩圆颜⾊：y 黄 r 红 g 绿 b 蓝 w ⽩ k ⿊ m 紫 c 青特殊的⼆维图形函数表5 特殊2维绘图函数[1] 直⽅图在实际中，常会遇到离散数据，当需要⽐较数据、分析数据在总量中的⽐例时，直⽅图就是⼀种理想的选择，但要注意该⽅法适⽤于数据较少的情况。

直⽅图的绘图函数有以下两种基本形式。

·bar(x,y) 绘制m*n 矩阵的直⽅图。

其中y 为m*n 矩阵或向量，x 必须单向递增。

·bar(y) 绘制y 向量的直⽅图，x 向量默认为x=1:m close all; %关闭所有的图形视窗。

MATLAB各种概率分布画图

对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，通力根1保过据护管生高线产中敷工资设艺料技高试术中卷0资不配料仅置试可技卷以术要解是求决指，吊机对顶组电层在气配进设置行备不继进规电行范保空高护载中高与资中带料资负试料荷卷试下问卷高题总中2体2资，配料而置试且时卷可，调保需控障要试各在验类最；管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况1卷中下安，与全要过，加度并强工且看作尽护下可1都关能可于地以管缩正路小常高故工中障作资高；料中对试资于卷料继连试电接卷保管破护口坏进处范行理围整高，核中或对资者定料对值试某，卷些审弯异核扁常与度高校固中对定资图盒料纸位试，置卷编.工保写况护复进层杂行防设自腐备动跨与处接装理地置，线高尤弯中其曲资要半料避径试免标卷错高调误等试高，方中要案资求，料技编试术写5、卷交重电保底要气护。设设装管备备置线4高、调动敷中电试作设资气高，技料课中并3术试、件资且中卷管中料拒包试路调试绝含验敷试卷动线方设技作槽案技术，、以术来管及避架系免等统不多启必项动要方高式案中，；资为对料解整试决套卷高启突中动然语过停文程机电中。气高因课中此件资，中料电管试力壁卷高薄电中、气资接设料口备试不进卷严行保等调护问试装题工置，作调合并试理且技利进术用行，管过要线关求敷运电设行力技高保术中护。资装线料置缆试做敷卷到设技准原术确则指灵：导活在。。分对对线于于盒调差处试动，过保当程护不中装同高置电中高压资中回料资路试料交卷试叉技卷时术调，问试应题技采，术用作是金为指属调发隔试电板人机进员一行，变隔需压开要器处在组理事在；前发同掌生一握内线图部槽纸故内资障，料时强、，电设需回备要路制进须造行同厂外时家部切出电断具源习高高题中中电资资源料料，试试线卷卷缆试切敷验除设报从完告而毕与采，相用要关高进技中行术资检资料查料试和，卷检并主测且要处了保理解护。现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。

MATLAB软件教程 (8)

> c1=read.table("exam0203.txt",header=T) > mod1=lm(Weight~Height+Age,data=c1) > mod1 Call: lm(formula = Weight ~ Height + Age, data = c1) Coefficients: (Intercept) Height Age -141.224 3.597 1.278
假设检验
2.t.test()函数对于成对观测的变量x,y，进行成对t检验 t.test(x,y,paired=TRUE) 3.wilcox.test()函数进行独立两组的Wilcoxon秩和检验
线性回归
lm()函数——拟合普通的线性模型简单的用法： fitted.model=lm(formula,data=data.frame) 例如：
再如：
> > > > > > c1=read.table("exam0203.txt",header=T) attach(c1) h1=hist(Height,prob=T,plot=T)$density h2=density(Height) hist(Height,prob=T,ylim=range(h1,h2$y)) lines(h2)
绘制直方图
> hist(Weight)
绘制茎叶图
> stem(Height)
The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 5 5 6 6 7 | | | | | 1 67789 033344 557779 2
绘制箱线图

matlab学生成绩分类统计

matlab学生成绩分类统计
在MATLAB中，可以使用各种统计和分类工具来分析学生成绩。

以下是一个简单的例子，演示如何使用MATLAB对学生成绩进行分类统计：
1. 假设你有一个名为`grades`的向量，其中包含了所有学生的成绩。

2. 使用`histcounts`函数来计算每个成绩区间的学生数量。

例如，你可以创建一个从0到100的区间，然后计算每个10分区间的成绩数量：
```matlab
interval = 0:10:100; % 创建成绩区间
counts = histcounts(grades, interval); % 计算每个区间的成绩数量
```
3. 使用`bar`函数来创建一个条形图，显示每个成绩区间的成绩数量：
```matlab
bar(interval, counts);
xlabel('Grade');
ylabel('Count');
title('Distribution of Grades');
```
4. 如果你想进一步分析成绩数据，可以使用MATLAB的分类工具箱。

例如，你可以使用`fitcecluster`函数来训练一个分类器，将学生成绩分成几个类别：
```matlab
clusterer = fitcecluster(grades, 'Lloyd', 'NumClasses', 3); % 创建一个分类器
labels = clusterer.predict(grades); % 预测每个成绩的类别
```
请注意，以上只是一个简单的例子，实际的数据分析可能需要更复杂的模型和方法。

MATLAB中绘图命令介绍

MATLAB中绘图命令介绍本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令，包含一维曲线及二维曲面的绘制。

plot是绘制一维曲线的基本函数，但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上每一点的x 及y座标。

下例可画出一条正弦曲线：close all;x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x坐标y=sin(x); % 对应的y坐标plot(x,y);小整理：MATLAB基本绘图函数plot: x轴与y轴均为线性刻度（Linear scale）loglog: x轴与y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度若要画出多条曲线，只需将座标对依次放入plot函数即可：hold on 保持当前图形，以便继续画图到当前坐标窗口hold off 释放当前图形窗口title（’图形名称’）（都放在单引号内）xlabel（’x轴说明’）ylabel（’y轴说明’）text（x，y，’图形说明’）legend（’图例1’，’图例2’，…）plot(x, sin(x), x, cos(x));若要改变颜色，在座标对後面加上相关字串即可：plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');若要同时改变颜色及图线型态，也是在座标对後面加上相关字串即可：plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');小整理：plot绘图函数的叁数字元、颜色元、图线型态，y 黄色 .点k 黑色o 圆w 白色x xb 蓝色++g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m锰紫色-. 点虚线-- 虚线plot3 三维曲线作图图形完成后，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围： axis([0, 6, -1.2, 1.2]);axis函数的功能丰富，其常用的用法有：axis equal ：纵横坐标轴采用等长刻度axis square：产生正方形坐标系（默认为矩形）axis auto：使用默认设置axis off：取消坐标轴axis on ：显示坐标轴此外，MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：xlabel('Input Value'); % x轴注解ylabel('Function Value'); % y轴注解title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解grid on; % 显示格线我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中：subplot(2,2,1); plot(x, sin(x));subplot(2,2,2); plot(x, cos(x));subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x));subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x));MATLAB还有其他各种二维绘图函数，以适合不同的应用，详见下表。

用MATLAB统计图像直方图

3
直方图均衡化能够改善图像的对比度，突出细节，使图像更加清晰。
Matlab实现直方图均衡化
01
在Matlab中，可以使用内置的`histeq`函数实现直方
图均衡化。
02
调用`histeq`函数时，需要将原始图像作为输入，并
返回均衡化后的图像。
03
Matlab还提供了其他函数和工具箱，如`imhist`和
5. 分析直方图
根据直方图的形状和分布情况，可以对图像的亮度、对比度和分布情况进行分析和评估。
03
图像直方图的计算
灰度图像直方图
灰度直方图
用于描述灰度图像中像素值的分布情况，通过统计每个灰度级像素的数量，可以反映图像的亮度和对比度。
计算方法
遍历图像中的每个像素，统计每个灰度级出现的次数，最终形成灰度直方图。
直方图统计步骤
2. 转换为灰度图像
如果需要统计灰度图像的直方图，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
3. 统计像素值
使用imhist函数统计每个像素值范围内的像素数量，生成直方图数据。
1. 读取图像
使用imread函数读取图像文件。
4. 显示直方图
使用bar函数显示直方图。
VS
归一化方法
将直方图的值除以最大值，使其范围在01之间，便于比较不同图像的直方图特征。
04
直方图均衡化
直方图均衡化的基本原理
1
直方图均衡化通过拉伸图像的灰度直方图，使其充满整个灰度级别范围，从而提高图像的对比度。
2
通过计算原始图像的直方图，找到累积分布函数（CDF），然后使用CDF对原始图像进行灰度映射，实现直方图均衡化。

matlab统计个数的函数

Matlab统计个数的函数概述Matlab是一种功能强大的数值计算和科学绘图软件，拥有丰富的统计函数，可以帮助用户高效地进行数据分析和统计。

统计个数是数据分析中常见的任务之一，Matlab提供了多种函数来实现不同类型数据的个数统计。

本文将详细介绍Matlab 中用于统计个数的函数及其使用方法，以及相关的注意事项和示例。

统计个数的函数列表以下是Matlab中常用的统计个数的函数列表：1.hist: 统计直方图2.tabulate: 统计频率表3.isoutlier: 判断异常值4.unique: 统计唯一值5.accumarray: 通过索引统计值6.grpstats: 分组统计7.crosstab: 列联表分析接下来将具体介绍这些函数的使用方法和示例。

hist函数hist函数用于统计数据的直方图，可以将数据分成若干个区间，然后统计每个区间中数据的个数。

使用hist函数需要提供数据向量和区间数。

以下是使用hist函数的示例代码：data = [1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5];bins = 3;counts = hist(data, bins);上述代码中，data是输入的数据向量，bins是需要划分的区间数。

counts是一个向量，包含了每个区间中数据的个数。

在上述示例中，counts的值为[3, 2, 3]，表示区间1有3个数据，区间2有2个数据，区间3有3个数据。

tabulate函数可以用于统计数据的频率表，显示每个不同的值及其出现的频次和百分比。

以下是使用tabulate函数的示例代码：data = [1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5];summary = tabulate(data);上述代码中，data是输入的数据向量，summary是一个矩阵，每行包含了一个唯一的值、频次和百分比。

在上述示例中，summary的值为：Value Count Percent1 1 12.50%2 1 12.50%3 1 12.50%4 2 25.00%5 3 37.50%isoutlier函数isoutlier函数可以用于判断数据中的异常值。