【原创】MATLAB实验报告-第二次-用MATLAB实现计算数据可视化-北京交通大学
实验六 MATLAB数据可视化
实验六MATLAB数据可视化一、实验目的掌握MATLAB 二维、三维图形绘制，掌握图形属性的设置和图形修饰；掌握图像文件的读取和显示。
二、实验内容(1) 二维图形绘制。
(2) 三维曲线和三维曲面绘制。
三、实验步骤1．二维图形绘制(1) 二维图形绘制主要使用函数plot。
>> clear all;>> x=linspace(0,2*pi,100);>> y1=sin(x);>> plot(x,y1)>> hold on>> y2=cos(x)>> plot(x,y2)>> hold off注：hold on 用于保持图形窗口中原有的图形，hold off解除保持。
(2) 函数plot 的参数也可以是矩阵。
>> close all>> x=linspace(0,2*pi,100);>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> A=[y1 ; y2]';>> B=[x ; x]'>> plot(B,A)(3) 选用绘图线形和颜色。
>> close all>> plot(x,y1,'g+',x,y2, 'r:')>> grid on(4) 添加文字标注。
>> title('正弦曲线和余弦曲线')>> ylabel('幅度')>> xlabel('时间')>> legend('sin(x)', 'cos(x)')>> gtext('\leftarrowsinx')(5) 修改坐标轴范围。
matlab计算的可视化第二次
§4.2 三维图形的绘制
【例4.32】绘制三维着色图。 >> [X,Y]=meshgrid([-4:0.5:4]); >> Z=sqrt(X.^2+Y.^2); >> surf(Z)
§4.2 三维图形的绘制
【例4.33】在xy平面内选择区域[-2,2] ×[-2,2],绘制函数
z e(x2y2)
§4.2 三维图形的绘制
函数meshc与函数mesh调用的方式相同，只是该函 数在mesh的作用之上又增加了contour函数的功能，即绘 制相应的等高线。 【例4.30】meshc函数绘制的三维面图。 [X,Y]=meshgrid([-4:0.5:4]); Z=sqrt(X.^2+Y.^2); meshc(Z);
§4.2 三维图形的绘制
4.2.2三维曲面
1、网图函数 上例中用到了meshgrid函数，该函数为网图函数的一
种，matlab语言提供了一系列的网图函数，如下表：
函数名 mesh meshc meshz meshgrid
说明 三维网格图 将网格与等高线结合 屏蔽的网格图 生成网格点
§4.2 三维图形的绘制
§4.2 三维图形的绘制
与二维图形部分的等高线函数contour相类似，三维 图形绘制函数中也有相应的等高线函数contour3，其调用 格式与函数contour相同。 【例4.36】绘制三维等高线图。
[X,Y]=meshgrid([-4:0.5:4]); contour3(peaks(X,Y),25);
§4.2 三维图形的绘制
【例4.38】绘制柱面图。 x=0:pi/20:pi*3; r=5+cos(x); [a,b,c]=cylinder(r,30); mesh(a,b,c)
在MATLAB中进行数据可视化
在MATLAB中进行数据可视化数据可视化是一种将数据以图形或图表等形式展现出来的方法。
通过可视化，人们能够更直观地理解数据的特征和趋势，从而做出更有效的决策。
MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的强大工具，在进行数据可视化方面也有着独到的优势。
一、介绍MATLAB数据可视化的基本功能在MATLAB中，我们可以使用多种方法来进行数据可视化，其中包括绘制二维和三维图形、制作图表以及使用数据仪表盘等。
下面将结合具体示例来介绍这些基本功能。
1. 绘制二维和三维图形MATLAB提供了丰富的绘图函数，使得我们可以轻松地绘制出各种类型的二维和三维图形。
例如，我们可以使用plot函数绘制简单的折线图，使用scatter函数绘制散点图，使用bar函数绘制柱状图等。
此外，MATLAB还支持绘制三维曲面图、等高线图等复杂的图形，以满足不同数据分析需求。
2. 制作图表除了绘制单一的二维或三维图形外，MATLAB还提供了制作图表的功能，可以将多个图形以表格的形式呈现出来。
通过将相关的图形组合在一起，我们可以更直观地对比和分析数据。
例如，可以将多个柱状图放在同一张图中，展示不同类别的数据比较情况。
3. 使用数据仪表盘数据仪表盘是一种通过图形化方式展示数据的界面，可以将多个图表、指标和控件组合在一起，以便更全面地了解数据的情况。
在MATLAB中，我们可以使用App Designer工具创建交互式的数据仪表盘。
通过添加各种组件，例如滑块、按钮和下拉菜单等，我们可以实现对数据的实时控制和展示。
二、数据可视化案例分析为了更好地说明MATLAB的数据可视化功能，我们将使用一个实际的案例进行分析。
假设我们要分析某个城市的天气数据，包括温度、湿度和降水量等指标。
我们可以将数据导入到MATLAB中，然后使用各种图表和图形来展示和分析数据。
首先，我们可以使用plot函数绘制一张温度随时间变化的折线图。
通过观察折线的走势，我们可以了解温度的季节性变化以及可能存在的趋势。
第4章 用MATLAB实现数据可视化
第四章
用MATLAB实现数据可视化
• Stem( ) 绘制火柴杆图 • Polar( ) 绘制极坐标图 • 说明：各子图相对独立，具有排它性，执行命 令后回到指定窗口。例，继续执行以下语句。 • y2=cos(t);y3=y.*y2; • plot(t,y,'--or',t,y2,'-.h',t,y3,'-xb') • subplot(4,4,11),fill(t,y,'r') • subplot(4,4,12),plot(t,y,'r') • subplot(4,4,15),plot(t,y2) • subplot(4,4,16),plot(t,y3) • 特例：subplot(1,1,1) 清屏 数据可视化
• 变量h1,h2,h3,h4分别存有4幅坐标系的句 柄。通过get() 和set()可获取和设置坐标 轴的有关属性。
set(句柄，属性，属性值1，属性2，属性值2…..) 常用属性： position title xlabel ylabel box xgrid xscale 在上例基础上逐行执行以下语句 set(h4,'pos',[0.1,0.1,0.4,0.4]) set(h3,'xgrid','on')
第四章 用MATLAB实现数据可视化 • 4.3.2 误差限图绘制函数 • errorbar(x,y,l,u, 选项） • 以x、y为坐标，以l、u为误差上、下限。 x=-2:0.2:2; y=sin(x); l=rand(1,length(x))/10; u=rand(1,length(x))/10; errorbar(x,y,l,u,':')
实验二--MATLAB的符号计算与可视化
实验二 MATLAB的符号计算与可视化1、目的和要求（1）熟练掌握MATLAB符号表达式的创建、代数运算及化简。
（2）熟悉符号方程的求解。
（3）熟练掌握MATLAB二维曲线、三维图形的绘制。
（4）熟练掌握各种特殊图形的绘制。
2:实验内容：（1）完成教材实验三第1节“1.创建符号表达式和符号表达式的操作”中（1）-（5）部分的内容，分别用sym和syms创建符号表达式f和g，并对它们进行相关操作，思考每一条命令的作用是什么，并提交命令行和结果；3:实验内容：（1）完成教材实验三第1节“1.创建符号表达式和符号表达式的操作”中（1）-（5）部分的内容，分别用sym和syms创建符号表达式f和g，并对它们进行相关操作，思考每一条命令的作用是什么，并提交命令行和结果；（1）创建符号表达式：使用sym命令创建符号表达式：f=sym('sin(x)')f =sin(x)>> g=sym('y/exp(-2*t)')g =y*exp(2*t)使用syms命令创建符号表达式：>> syms x y t>> f=sym(sin(x))f =sin(x)>> g=sym(y/exp(-2*t))g =y*exp(2*t)（2）：自变量的确定：>> symvar(g)ans =[ t, y]>> symvar(g,1)ans =y>> findsym(g,2)ans =y,t（3）：用常数替换符号变量：>> x=0:10;>> y=subs(f,x)y =Columns 1 through 80 0.8415 0.9093 0.1411 -0.7568 -0.9589 -0.2794 0.6570Columns 9 through 110.9894 0.4121 -0.5440（4）：符号对象与数值的转换和任意精度控制：>> f1=subs(f,'5')f1 =sin(5)>> y1=double(f1)y1 =-0.9589>> y2=eval(f1)y2 =-0.9589采用digits和vpa实现任意精度控制：>> digitsDigits = 32>> vpa(f1)ans =-0.95892427466313846889315440615599>> vpa(f1,10)ans =-0.9589242747（5）：求反函数和复合函数用finverse函数求f,g的反函数>> f=sym('sin(x)');>> g=sym('y/exp(-2*t)')g =y*exp(2*t)>> finverse(f)Warning: finverse(sin(x)) is not unique. ans =asin(x)>> finverse(g)ans =y/exp(2*t)>> finverse(g,'t')ans =log(t/y)/2用compose函数求f,g的复合函数>> compose(f,g)ans =sin(y*exp(2*t))>> compose(f,g,'z')ans =sin(z*exp(2*t))（2）自建两个一元四次符号表达式，分别进行其符号表达式的加、减、乘等运算，并提交命令行和结果；>> syms x>> f=x^4+2*x^3-5*x^2+6*x+8f =x^4 + 2*x^3 - 5*x^2 + 6*x + 8>> class(f)ans =sym>> g=2*x^4-5*x^3+8*x^2+7*x-2g =2*x^4 - 5*x^3 + 8*x^2 + 7*x - 2>> f+gans =3*x^4 - 3*x^3 + 3*x^2 + 13*x + 6>> f-gans =- x^4 + 7*x^3 - 13*x^2 - x + 10>> f*gans =(x^4 + 2*x^3 - 5*x^2 + 6*x + 8)*(2*x^4 - 5*x^3 + 8*x^2 + 7*x - 2)（3）自建一个可化简一元五次多项式和一个三角函数符号表达式，依次使用pretty, horner, factor, simplify和simple等函数对该表达式进行化简，并提交命令行和结果；syms x y>> f=x^5+x^4+2*x+2f =x^5 + x^4 + 2*x + 2>> g=cos(y)^2-sin(y)^2g =cos(y)^2 - sin(y)^2>> class(f)ans =sym>> class(g)ans =sym>> pretty(f)5 4x + x + 2 x + 2>> horner(f)ans =x*(x^3*(x + 1) + 2) + 2 >> factor(f)ans =(x + 1)*(x^4 + 2)>> simplify(f)ans =(x^4 + 2)*(x + 1)>> simple(f)simplify:x^5 + x^4 + 2*x + 2 radsimp:x^5 + x^4 + 2*x + 2 simplify(100):(x^4 + 2)*(x + 1) combine(sincos):x^5 + x^4 + 2*x + 2 combine(sinhcosh):x^5 + x^4 + 2*x + 2combine(ln):x^5 + x^4 + 2*x + 2 factor:(x + 1)*(x^4 + 2) expand:x^5 + x^4 + 2*x + 2 combine:x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(exp):x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(sincos):x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(sinhcosh): x^5 + x^4 + 2*x + 2 rewrite(tan):x^5 + x^4 + 2*x + 2 mwcos2sin:x^5 + x^4 + 2*x + 2collect(x):x^5 + x^4 + 2*x + 2ans =(x^4 + 2)*(x + 1)>> pretty(g)2 2cos(y) - sin(y)>> horner(g)ans =cos(y)^2 - sin(y)^2>> factor(g)ans =(cos(y) - sin(y))*(cos(y) + sin(y)) >> simplify(g)ans =cos(2*y)>> simple(g)simplify:cos(2*y)radsimp:cos(y)^2 - sin(y)^2simplify(100):cos(2*y)combine(sincos):cos(2*y)combine(sinhcosh):cos(y)^2 - sin(y)^2combine(ln):cos(y)^2 - sin(y)^2factor:(cos(y) - sin(y))*(cos(y) + sin(y))expand:cos(y)^2 - sin(y)^2combine:cos(y)^2 - sin(y)^2rewrite(exp):((1/exp(y*i))/2 + exp(y*i)/2)^2 - ((i*exp(i*y))/2 - i/(2*exp(i*y)))^2 rewrite(sincos):cos(y)^2 - sin(y)^2rewrite(sinhcosh):cosh(-y*i)^2 + sinh(-y*i)^2rewrite(tan):(tan(y/2)^2 - 1)^2/(tan(y/2)^2 + 1)^2 - (4*tan(y/2)^2)/(tan(y/2)^2 + 1)^2 mwcos2sin:1 - 2*sin(y)^2collect(y):cos(y)^2 - sin(y)^2ans =cos(2*y)(4)完成教材实验四第1节“1.绘制二维图线”中的所有内容，绘制4种二维曲线，把图形窗口分割为2行2列，并分别标明图名、坐标值等；2行2列子图的第1个图：>> subplot(2,2,1)>> t1=0:0.1:2;>> y1=sin(2*pi*t1);>> plot(t1,y1)>> title('y=sin(2\pit)')2行2列子图的第2个图：>> subplot(2,2,2)>> t2=0:0.1:2;>> y2=[exp(-t2);exp(-2*t2);exp(-3*t2)];>> plot(t2,y2)>> axis([0 2 -0.2 1.2]);>> title('y=e-t,y=e-2t,y=e-3t2行2列的第3个图：subplot(2,2,3);>> t3=[0 1 1 2 2 3 4];>> y3=[0 0 2 2 0 0 0];>> plot(t3,y3);>> axis([0 4 -0.5 3]);>> title('脉冲信号')2行2列的第4个图：>> subplot(2,2,4);>> t4=0:0.1:2*pi;>> plot(sin(t4),cos(t4));>> axis([-1.2 1.2 -1.2 1.2]);>> axis equal;>> title('圆')插图：[文档可能无法思考全面，请浏览后下载，另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意!]11 / 11。
Matlab数据处理结果可视化
数据处理结果可视化——Matlab的图形功能用图形来表达实验数据，能清楚地显示出数据的规律和内在本质。
而Matlab有很强的图形处理功能。
1．绘图语句及图形窗口的选择和建立绘图语句plot或plot3等直接产生一个图形窗口，并把该窗口当做当前输出窗口。
格式为：plot(x,y,'参数')。
x、y为表达自变量与函数的值的向量，第三项单引号中的参数为线型、标记、颜色的表达式，可以忽略，也可只标明个别参数。
忽略的参数系统将使用默认值。
在同一坐标系统中画多个图形，只需在同一plot命令中依次输入每个图形的自变量、函数和绘图参数即可。
例：绘一条二维曲线(y=e t/2.sin3t)。
t=0:pi/50:4*pi; %定义横轴向量，从0到4π，每个数据间相差π/50。
y=exp(t/2).*sin(3*t); 计算纵轴向量y。
plot(t,y) %绘制二维图形(图b-1-2)。
subplot（m，n，i）产生一个m行n列的m×n个小图形窗口，选择第i个小窗口为当前输出窗口，i在1~m×n之间。
例：for i=1:4;subplot(2,2,i);plot(sin([0:0.1:8*pi]/i));title(i);end;以上程序需作成.m文件，在Matlab中调用，依次在每个小窗口中画正弦函数（图b-1-3）。
2．选择不同的坐标系统绘二维图形的坐标系可以设定为不同的系统以适应不同的需要。
plot：xy坐标都是线性坐标系；loglog：xy坐标都是对数坐标系；semilogx：x坐标轴是对数坐标系；semilogy：y坐标轴是对数坐标系；plotyy：有两个y坐标轴，一个在左边，一个在右边。
polar：极坐标可以使用坐标转换函数，进行坐标转换。
cart2pol：笛卡尔坐标转换为极坐标或圆柱坐标cart2sph：笛卡尔坐标转换为球坐标pol2cart：极坐标或圆柱坐标转换为笛卡尔坐标sph2cart：球坐标转换为笛卡尔坐标3．绘图参数选择如果没有特别指明，plot函数将用实线来连接数据点，如有不同的数据画在同一图中将自动使用不同的颜色。
matlab数据可视化上机报告
第二次作业上机报告班级:学号:姓名: 完成作业时间：实验目的：练习用MATLAB实现数据和函数的可视化。
实验过程及结果：1、用rand('seed', n)函数以学号1作为随机数的种子初始化随机数2、在[0, 1]2平面上随机生成200个顶点，在图形上输出这200个顶点的位置。
用函数P =rand(N, 1) + i*rand(N, 1)3、如果两个顶点相邻的充要条件为：它们之间的距离不大于r（r为节点的通信半径）。
试选取合适的r，使得节点的平均度为12。
函数A = repmat(P, 1, N) - repmat(P.', N, 1) 的作用是计算所有顶点间的复向量。
D = abs(A)计算所有顶点间的距离。
[Is, Js] = find(D<r) 找出距离小于通信半径的顶点对。
4、画出生成的网络拓扑结构，要求整个网络是联通的，并要求画图时要求在每个节点上标识出每个节点的编号用Dijkstra算法计算出网络中最靠近中心的顶点到其它所有顶点之间的最短路径。
Dijkstra算法的基本思想是：（1）把点集V分成两个子集S和T-S，然后不断扩充S，直到V属于S。
（2）对于T中每一个元素x,计算t(x)即它到初始点集的最小权重，选取满足最小权重的x，加入到S当中。
（3）重复（2）直到V属于S。
初始阶段S={u},任意x属于T,t(x)=w(ux),在之后的迭代中，用min{t(x),t(v)+w(vx)来更新t(x)。
5、附录：%-- 11-4-10 上午11:36 --%a=1;rand('seed', a);X=rand(200,1);Y=rand(200,1);plot(X,Y,'bo');hold onP=X+i*Y;%随机生成200个点A=repmat(P,1,200)-repmat(P.',200,1);D=abs(A);for r=0.01:0.001:1.50[Is,Js] = find(D<r);[m,n]=size(Is);if m/200>=12%找出的r为节点的平均度第一个大于等于12 disp('r=');disp(r);disp(m);plot([P(Is) P(Js)].', '-');title('网络结构并标号')break;endendfor p=1:200text(X(p),Y(p),num2str(p)); endM=length(Is);Value=Inf*ones(200,200);for i=1:MValue(Is(i),Js(i))=D(Is(i),Js(i)); endN=length(Is);Value=Inf*ones(200,200);for i=1:NValue(Is(i),Js(i))=D(Is(i),Js(i)); endpmin=0;dmin=1;for j=1:200d=abs(P(j)-(0.5+0.5i));if(d<dmin)dmin=d;pmin=P(j);point=j;endendv=point;A=Value;n=length(A);V=1:n;s=v;l=A(v,:);Front=v.*ones(1,n);ss=setdiff(V,s);nn=length(ss);for j=1:n-1k=ss(1);for i=1:nnif l(k)>l(ss(i))l(k)=l(ss(i));endendif l(k)==infbreak;elses=union(s,k);ss=setdiff(V,s);nn=length(ss);endif length(s)==nbreak;elsefor i=1:nnif l(ss(i))>l(k)+A(k,ss(i))l(ss(i))=l(k)+A(k,ss(i));Front(ss(i))=k;endendendendfigure(3)plot(X,Y,'b.');hold on;for i=1:200plot([P(i),P(Front(i)).'], 'o-');hold on;endr=0.1420m=2408。
matlab实验报告
matlab实验报告《matlab 实验报告》一、实验目的通过本次实验，熟悉 MATLAB 软件的基本操作和功能，掌握使用MATLAB 进行数学计算、数据处理、图形绘制等方面的方法和技巧，提高运用 MATLAB 解决实际问题的能力。
二、实验环境1、计算机：＿____2、操作系统：＿____3、 MATLAB 版本：＿____三、实验内容及步骤（一）矩阵运算1、创建矩阵在 MATLAB 中，可以通过直接输入元素的方式创建矩阵，例如：｀A ＝ 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9`，创建了一个 3 行 3 列的矩阵 A。
还可以使用函数来创建特定类型的矩阵，如全零矩阵`zeros(m,n)｀、全 1 矩阵`ones(m,n)｀、单位矩阵`eye(n)｀等。
2、矩阵的基本运算加法和减法：两个矩阵相加或相减，要求它们的维度相同，对应元素进行运算。
乘法：矩阵乘法需要满足前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数。
转置：使用`A'｀来获取矩阵 A 的转置。
（二）函数的使用1、自定义函数可以在 MATLAB 中自定义函数，例如定义一个计算两个数之和的函数：｀｀｀matlabfunction s ＝ add_numbers(a,b)s ＝ a ＋ b;end｀｀｀2、调用函数在命令窗口中输入`add_numbers(3,5)｀即可得到结果 8。
（三）数据的读取和写入1、读取数据使用`load`函数可以读取数据文件，例如`load(＇datatxt'）｀。
2、写入数据使用`save`函数可以将数据保存到文件中，例如`save(＇resulttxt'，A)｀，将矩阵 A 保存到`resulttxt`文件中。
（四）图形绘制1、二维图形绘制折线图：使用`plot(x,y)｀函数，其中 x 和 y 分别是横坐标和纵坐标的数据。
绘制柱状图：使用`bar(x,y)｀函数。
2、三维图形绘制三维曲线：使用`plot3(x,y,z)｀函数。
实验2数据可视化处理实验
科学计算与数据处理实验报告 学号姓 名实验名称数据可视化处理实验实验目的 1、 掌握MATLAB中二维曲线图、三维曲线图、三维曲面图的绘制方法2、 掌握MATLAB中常用统计图的绘制方法3、 熟悉MATLAB中三维图形常用编辑方法4、 了解MATLAB中动画的绘制方法实验方案 1、 离散数据可视化实验：绘制离散函数4)9n(11)3n(1y22的图形，其中自变量的取值范围是(0,16)的整数。
2、 二维曲线绘制实验：设计实验演示验证plot、subplot、axis、set、legend、xlabel、ylabel、zlabel、title、text、grid、box、hold、plotyy、fplot等函数在绘制二维曲线中的功能和使用方法。
3、 三维曲线绘制实验：设计实验演示验证plot3、mesh、surf等函数在绘制三维曲线、曲面中的功能和使用方法。
4、 统计图绘制实验：设计实验演示验证面域图（area）、直方图（bar、barh、bar3、bar3h）、饼图（pie、pie3）、散点图（scatter、scatter3、plotmatrix）等统计图的绘制方法。
5、 三维图形编辑（精细控制）实验：设计实验演示验证用view、rotate、colordef、colormap、shading、light、lighting、material、surfl等函数对三维图形进行精细控制的方法。
6、 动画绘制实验：设计实验演示验证getframe与movie相结合绘制动画的方法。
实验记录 （1）绘制离散函数4)9n(11)3n(1y22的图形>> n=1:0.5:16;>> y=1./((n-3).^2+1)+1./((n-9).^2+4)y =Columns 1 through 90.2147 0.3243 0.5189 0.8216 1.0250 0.8292 0.5345 0.3489 0.2500Columns 10 through 180.1995 0.1769 0.1730 0.1838 0.2071 0.2385 0.2673 0.2770 0.2584Columns 19 through 270.2200 0.1775 0.1404 0.1112 0.0891 0.0725 0.0599 0.0502 0.0427Columns 28 through 310.0367 0.0319 0.0280 0.0248>> plot(n,y,'*')（2）plot、subplot、axis、set、legend、xlabel、ylabel、zlabel、title、text、grid、box、hold、plotyy、fplot函数演示>> x=0:0.1:5;>> y=sin(x);>> z=cos(x);>> h=tan(x);>> subplot(2,1,1);>> plot(x,y);>> subplot(2,1,2);>> plot(x,z);>> axis([0 4 0 20]);>> h=plot(x,y);>> set(h,'color','b');>> set(gca,'XGrid','on','YGrid','off');>> set(gca,'color','g');>> clear>> x=0:0.05:10;>> plot(x,sin(x),'*b',x,cos(x),'+r',x,tan(x)./100,'+'); >> legend('sin','cos','tan');>> clear>> x=0:0.05:15;>> plot3(x,sin(x),cos(x),'b','linewidth',1); >> xlabel('X');>> ylabel('Y');>> zlabel('Z');>> title('三维曲线')图像示例')>> text(1,1,'>> grid('on')>> box on>> hold on>> plot3(x,x.^2,x.^(1./2))>> plot3(x,sin(x),cos(x),'b','linewidth',5);>> clear>> x = 0:0.01:20;>> y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);>> y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);>> [AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot');（3）实验演示plot3、mesh、surf函数Plot3函数已在上面演示。
实验二 MATLAB计算的可视化1
实验二MATLAB计算的可视化1、目的和要求（1）熟练掌握MATLAB二维曲线、三维图形的绘制。
（2）熟练掌握各种特殊图形的绘制。
（3）熟练掌握三维图形绘制命令。
（4）了解GUI设计的一般过程和方法。
2、内容和步骤参见教材实验四。
3、实验报告提交要求（1）x=[123]，y=[12;23;58]，z=[269;388;157]，绘制plot（x，y）、plot（x，z），说明其各自绘制的内容。
（2）绘制如下图形，建立figure（2），绘图同样曲线，但标题为“你的姓名（黑体，16号字）”，在x坐标和y坐标上分别标识学号和班级名称，并将网格线打开。
（3）演示P133页，例题4.17。
（4）完成课本P336图S4.1实验，并用.m文件显示其程序内容。
（5）完成P302第四章例题4.（6）通过绘制二阶系统阶跃响应，综合演示图形标识，请注释每条命令的含义。
clf;t=6*pi*(0:100)/100;y=1-exp(-0.3*t).*cos(0.7*t);tt=t(find(abs(y-1)>0.05));ts=max(tt);plot(t,y,'r-','LineWidth',3)axis([-inf,6*pi,0.6,inf])set(gca,'Xtick',[2*pi,4*pi,6*pi],'Ytick',[0.95,1,1.05,max(y)])grid ontitle('\it y=1-e^{-\alphat}cos{\omegat}')text(13.5,1.2,'\fontsize{12}{\alpha}=0.3')text(13.5,1.1,'\fontsize{12}{\omega}=0.7')hold on;plot(ts,0.95,'bo','MarkerSize',10);hold offcell_string{1}='\fontsize{12}\uparrow';cell_string{2}='\fontsize{16}\fontname{隶书}镇定时间';cell_string{3}='\fontsize{6}';cell_string{4}=['\fontsize{14}\rmt_{s}='num2str(ts)];text(ts,0.85,cell_string)xlabel('\fontsize{14}\bft\rightarrow')ylabel('\fontsize{14}\bfy\rightarrow')（7）运行以下程序，说明plotyy的格式及功能。
用Matlab实现计算数据可视化
正弦、余弦
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
正弦和余弦曲线
正弦 余弦
x,y,s
2
4
6
8
10
时间t
4.1.4 交互式图形指令
• ginput(n)用鼠标从二维图形上获取n个点的数据坐
标。其调用格式为：
[x,y,button]=ginput(n)
• 其中n为通过鼠标从图上获取数据点的数目，返回
函数名 bar() comet() compass() contour errorbar feather() fill() hist() loglog() polar() quiver() scatter() stairs() stem() semilogx() semilogy()
二维图形绘制函数
MATLAB语言绘图的重点
• 基本绘图函数： plot, plot3, contour, pcolor,
mesh, surf • 要求掌握绘图函数的用法、简单图形标注、
简单颜色设定
4.1 用MATLAB语言绘制二维绘图
4.1.1 基本绘图语句
plot —— 最基本的二维图形指令 产生一幅x轴和y轴均为线性尺度的直角 坐标图。
面、字、光等基本绘图元素。每个元素分配 一个唯一的规范识别符，称为句柄。
• 多子图、坐标轴、曲线对象、字符对象句柄
设置
• 对象句柄的获取方法：从图形绘制命令获取
、获取当前对象句柄、get命令。
4.2.2 多子图及坐标轴句柄设定
• 分割图形窗口来布置多幅子图的工作由 subplot函数来完成，其调用格式为：
-0.5 -1
MATLAB计算可视化
实验报告实验3: 二维和三维绘图该实验作业设计教会学生基本的绘图操作（二维、三维、二维半），多层图、双y图和子图等的做法，图形的线型、轴等的控制。
你会发现通过适当的可以很好的控制绘制出曲线或者曲面图以反映更加丰富的信息。
一、实验目的：1．掌握MATLAB基本的二维图形绘制函数。
2．掌握坐标轴的控制。
3．掌握图形的标注。
4. 掌握绘制三维曲线的方法；5. 掌握绘制三维网格图和三维曲面图的方法；二、实验内容1．用 hold on 命令在同一图形窗口绘制曲线 y1=sin(t)，y2=sin(2t) y3=sin(3t)，其中 t=[0 10]。
创建.m文件。
1）看t的数据点个数对后面绘图的影响（如11个、51个等，大概多少曲线看着是连续曲线）。
2）绘制线图，线型分别用实线、虚线、点划线，颜色粉笔使用红、绿、蓝，并且控制线的粗细为2。
%mt=linspace(0,10,199);y1=sin(t);y2=sin(2*t);y3=sin(3*t);plot(t,y1,'r-','LineWidth',2);hold on;plot(t,y2,'g--','LineWidth',2);hold on;plot(t,y3,'b.-','LineWidth',2);2．要求绘制2行2列的子图，在四个区间上分别绘制, , ,四条曲线。
，图框box的on和off，均要有图名（表明轴是normal还是tight，box是on还是off），x、y轴标注'x''y'；且绘制的图形可以导出pdf矢量图和分辨率200dpi 的tiff栅格图到当前目录（此要命令，不用插入图片到文档）。
x=linspace(0,12,9999);y1=0.1*exp(0.1*x)+sin(5*x);y2=0.2*exp(0.2*x)+sin(5*x+pi/4);y3=0.3*exp(0.3*x)+sin(5*x+3*pi/4);y4=0.4*exp(0.4*x)+sin(5*x+3*pi/4);subplot(2,2,1),plot(x,y1,'y-')%绘制2x2子图的第一张图axis('tight'),title('tight box off')%输出的图像轴为紧凑数据，图名为tight box offbox off%显示图形无四周边框xlabel('x'); %x轴名称为xylabel('y'); %y轴名称为ysubplot(2,2,2),plot(x,y2,'r-')axis('normal'),title('normal box off')box offxlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,3),plot(x,y3,'g-')axis('normal'),title('normal box off')box offxlabel('x');ylabel('y');subplot(2,2,4),plot(x,y4,'b-')axis('normal'),title('normal box off')xlabel('x');ylabel('y');box off;print('D:\MATLAB文件\p.pdf','-dpdf','-loose')%输出分辨率为pdf格式的矢量图像print('D:\MATLAB文件\j.jpeg','-djpeg','-r900','-loose')%输出分辨率为300dpi的jpeg栅格图像3. 根据MATLAB绘图环境，选择具体的命令绘制双y轴图。
如何在MATLAB中进行数据可视化设计
如何在MATLAB中进行数据可视化设计引言：数据可视化是将数据通过可视化手段展示出来，以便更好地理解和分析数据。
在科学研究、商业决策以及其他各个领域中，数据可视化都扮演着重要的角色。
MATLAB作为一种常用的数据处理和分析工具，在数据可视化方面具有丰富的功能和灵活的操作方式。
本文将介绍如何在MATLAB中进行数据可视化设计，以帮助读者更好地利用这一工具。
一、MATLAB中的基本绘图功能在MATLAB中，我们可以通过基本的绘图函数来创建各种种类的图形，例如折线图、散点图、柱状图等。
这些函数包括plot、scatter、bar等，通过传入相应的参数，我们可以实现各种不同的可视化效果。
除了绘图函数，MATLAB还提供了丰富的绘图选项，可以实现图形的自定义样式和格式。
例如，我们可以设置图形的标题、坐标轴标签、图例以及线条颜色、线型等。
通过调整这些选项，我们可以使得绘制的图形更加美观和清晰。
二、高级数据可视化技术除了基本的绘图功能，MATLAB还提供了一些高级的数据可视化技术，帮助用户更好地展示复杂的数据关系。
以下是几个常用的高级数据可视化技术：1. 热力图（Heatmap）：热力图用于展示数据在不同条件下的变化情况。
我们可以使用heatmap函数绘制热力图，并通过调整颜色映射和标签显示等选项，突出数据的差异性。
2. 散点矩阵图（Scatter Matrix）：散点矩阵图用于展示多个变量之间的关系。
利用scattermatrix函数，我们可以同时展示多个变量之间的散点图，从而更好地观察它们之间的关系。
3. 3D绘图：如果数据存在三个以上的维度，我们可以使用三维绘图技术来展示数据。
MATLAB提供了一系列的三维绘图函数，例如plot3、scatter3等，可以将数据在三维空间中进行可视化展示。
4. 动态可视化：在实时监测和数据流分析等场景中，动态可视化非常有用。
MATLAB提供了一些函数和工具，可以实现动态图形的设计和交互。
使用Matlab进行统计分析和数据可视化
使用Matlab进行统计分析和数据可视化统计分析和数据可视化是现代科学研究和工程应用中不可或缺的工具。
在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，因此需要强大的分析工具来帮助我们从海量的数据中获取有用的信息。
Matlab作为一种强大的数值计算环境，不仅提供了丰富的统计分析函数，还拥有强大的数据可视化功能，使得我们可以轻松地处理和呈现数据。
一、Matlab简介和环境设置Matlab是由MathWorks开发的一种高级技术计算和可视化软件。
它具有强大的矩阵运算能力、丰富的编程接口和用户友好的图形界面，可以处理复杂的数据分析和建模任务。
在开始统计分析和数据可视化之前，我们需要先设置Matlab的环境，导入需要的数据和函数库。
二、数据预处理在进行统计分析之前，我们通常需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等步骤。
在Matlab中，有很多内置的函数可以帮助我们完成这些任务。
例如，使用cleanData函数可以删除无效数据；使用fillMissingValue函数可以填补缺失值；使用transformData函数可以进行数据转换，如对数据进行标准化或归一化处理。
三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体和局部的统计描述和分析。
它包括了数据的中心趋势测度、离散趋势测度、分布特征分析等内容。
在Matlab中，我们可以使用mean、median、std等函数来计算数据的平均值、中位数、标准差等统计指标；使用histogram、boxplot等函数来绘制数据的直方图和箱线图以观察数据的分布特征。
四、假设检验与参数估计假设检验与参数估计是统计学中最基本的内容之一。
它涉及到对总体参数的点估计和区间估计，以及对总体差异或相关性进行假设检验。
在Matlab中，我们可以使用ttest、anova、corrcoef等函数来进行假设检验；使用fitdist函数可以对数据进行参数估计。
五、回归分析回归分析是一种经典的统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
【原创】MATLAB实验报告材料-第二次-用MATLAB实现计算大数据可视化-北京交通大学
MATLAB上机实验报告（2）实验容:一、试用如下几种方法来建立向量，观察结果（1）x=1:5, x=(1:5)’实验结果: x=1:5 是行向量,x=(1:5)’是列向量.且1为初始值，5为终止值，默认的步长为1.>> x=1:5x =1 2 3 4 5>> x=(1:5)'x =12345（2）x=0:pi/4:pi实验结果: x=0:pi/4:pi指的是x=(0,0.25*pi,0.50*pi,0.75*pi,pi).其中pi为圆周率,初始值为0,终止值为pi,步长为pi/4.>> x=0:pi/4:pix =0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 （3）x=(0:0.2:3)’, y=exp(-x).*sin(x)实验结果: x的初始值为0,终止值为3,步长为0.2.而函数y表示将x向量中的每一个数代入函数y=e^(-x)*sin(x)得到的函数值组成的向量.>> x=(0:0.2:3)', y=exp(-x).*sin(x)x =0.20000.40000.60000.80001.00001.20001.40001.60001.80002.00002.20002.40002.60002.80003.0000 y =0.16270.26100.30990.32230.30960.28070.24300.20180.16100.12310.08960.06130.03830.02040.0070（4）k=linspace(-pi,pi,5), k=logspace(-3,-1,5)实验结果:k=linspace(-pi,pi,5),产生的是初始值为-pi,终止值为pi,元素总数为5的行向量,即k的步长为pi/2. k=logspace(-3,-1,5)产生的是初始值为10^(-3),终止值为10^(-1),元素总数为5的列向量.其中第n个元素为10^(-3+0.5*n).>> k=linspace(-pi,pi,5), k=logspace(-3,-1,5)k =-3.1416 -1.5708 0 1.5708 3.1416 k =0.0010 0.0032 0.0100 0.0316 0.1000二、已知x=[1 2 3],y=[4 5 6],试计算z=x.*y, x.\y和x./y。
实验6 MATLAB计算的可视化(1)
实验六： MATLAB计算的可视化（1）一、实验目的：1.熟练掌握MATLAB二维曲线的绘制。
2.熟练掌握图形的修饰。
二、实验内容和步骤：1.绘制曲线的一般步骤表6.1为绘制二维、三维图形一般步骤的归纳。
表6.1绘制二维、三维图形的一般步骤说明：▪步骤1和3是最基本的绘图步骤，如果利用MA TLAB的默认设置通常只需要这两个基本步骤就可以基本绘制出图形，而其他步骤并不完全必需。
▪步骤2一般在图形较多的情况下，需要指定图形窗口、子图时使用。
▪除了步骤1、2、3的其他步骤用户可以根据自己需要改变前后次序。
1.1基本绘图命令plot1. plot(x) 绘制x向量曲线plot命令是MATLAB中最简单而且使用最广泛的一个绘图命令，用来绘制二维曲线。
语法：plot(x) %绘制以x为纵坐标的二维曲线plot(x,y) %绘制以x为横坐标y为纵坐标的二维曲线说明：x和y可以是向量或矩阵。
【例6.1】绘制正弦曲线y=sin(x)和方波曲线。
x1=0:0.1:2*pi;y1=sin(x1); %y1为x1的正弦函数plot(x1,y1);x2=[0 1 1 2 2 3 ];y2=[1 1 0 0 1 1 ];plot(x2,y2);axis([0 4 0 2]) %将坐标轴范围设定为0-4和0-2【例6.2】矩阵图形的绘制.>> x1=[4 5 6;7 8 9];plot(x1);>> x2=peaks; %产生一个49*49的矩阵plot(x2);(a) 图（b）图程序分析：a图中有三条曲线而不是两条曲线，因为矩阵x1有三列，每列向量画一条曲线；b图为由peaks函数生成的一个49×49的二维矩阵，因此产生49条曲线。
1.2多个图形绘制的方法1. 指定图形窗口如果需要多个图形窗口同时打开时，可以使用figure语句。
语法：figure(n) %产生新图形窗口说明：如果该窗口不存在，则产生新图形窗口并设置为当前图形窗口，该窗口名为“Figure No.n”，而不关闭其它窗口。
Matlab画图实现数据可视化
Matlab画图实现数据可视化介绍：Matlab作为⼀种科学计算⼯具，在对⼤量数据进⾏处理运算⽅⾯，存在较⼤的优势；对于⼤量的数据，很难发现⾥⾯的规律，所以在这⾥特意介绍使⽤Matlab画图的各个命令，实现数据的可视化；命令简单介绍：1、⼆维绘图的基本命令由plot、loglog、semilogx、semilogy、polar。
它们的使⽤⽅法基本是相同的，其不同点是在不同的坐标中绘制图形。
plot命令使⽤线性坐标空间绘制图形；loglog命令在两个对数坐标空间中绘制图形；⽽semilogx、semilogy命令使⽤x轴（或y轴）为对数刻度。
另外⼀个轴为线性刻度的坐标空间中绘制图形；polar使⽤极坐标空间绘制图形。
2、在这⾥我们只介绍线性坐标空间的作图函数plot、subplot、title、xlable、ylable、text、gtext、hold on、set、axis等；plot：⼆维线性空间制图命令plot(x,y,'color_point_linestyle'):绘制y对应x的轨迹，y与x均为向量，具有相同的元素个数。
⽤字符串color_point_linestyle完成对上⾯三个参数的设置，具体的参数如下图；当plot(x,y)中的x和y均为m*n矩阵时，plot命令将绘制n条曲线；当plot(t,[x1,x2,x3])在同⼀坐标轴内同时绘制三条曲线；如果所重曲线对应不同的向量绘制，可以使⽤命令plot(t1,x1,t2,x2,t3,x3)，这个时候t1、t2、t3可以对应不同的元素个数；但是t1与x1等都必须对应相同的元素个数；subplot(m,n,p):在⼀个figure中，建⽴⼀个m*n的图形矩阵，p表⽰当前绘制图形所在的位置；title('标题')：给绘制的图形加标题；xlabel('x轴')：给x轴加注释，同理可以应⽤于y轴，使⽤ylabel命令；text(x,y,'string'):在x对应y的点上进⾏string说明标记；gtext('string'):通过使⽤⿏标定位注释⽂字（string）所在的位置；hold on：是图形保持命令，可以把当前图形保持在屏幕上不变，同时在这个坐标系中挥着另外⼀个图形；hold off：则是关闭当前坐标系中的图形；3、得到我们想要的坐标数值形式：Matlab画图时的坐标是Matlab⾃适应的；有时候我们想得到特定间隔特定x轴或者y轴长度的图形，下⾯或许对你有⽤：axis([0 2500 0 150]);set(gca,'xtick',[0:500:2500]);set(gca,'ytick',[0:50:150]);上述程序段的意义就是，x轴的长度范围为0-2500，以500长度为间隔；y轴的长度范围为0-150，以50长度为间隔；。
实验五_MATLAB计算的可视化2
实验五MATLAB计算的可视化（一）130123096 段石磊实验目的1.熟练掌握MATLAB二维曲线的绘制2.掌握图形的修饰3.掌握三维图的绘制4.了解各种特殊图形的绘制内容与步骤1.在同一幅图形窗口中分别绘制y1=sin(t)和y2=cos(t)二条函数曲线，t的取值范围为[0,10]。
y1用红色虚线表示，y2用蓝色实线表示，横坐标轴名称为“时间t”，纵坐标轴名称为“正弦、余弦”，整个图形的标题为“正弦和余弦曲线”。
在坐标(1.7*pi，-0.3)处添加文字“sin(t)”，在坐标(1.6*pi，0.8)处添加文字“cos(t)”，并在右上角添加图例，其运行界面图如下图所示。
之后并尝试修改坐标轴刻度。
2.用subplot 命令在同一个窗口的不同子窗口绘制曲线y=sin(t)，y1=sin(t+0.25) y2=sin(t+0.5)，其中t=[0 10]。
3.绘制三维曲线：⎪⎩⎪⎨⎧=≤≤==)cos()sin()200()cos()sin(t t t z t t y t x π （注意：用plot3命令）4.三维网线图：绘制z=sin(y)cos(x) 三维网线图。
5. 三维曲面图绘制22y x z +=的三维曲面图，x 在[-5,5]范围，y 在[-5,5]范围。
将曲面图颜色用shading 命令连续变化，并用颜色标尺显示色图（使用函数colorbar 生成）。
生成的图形如下图所示。
6.请绘制一个饼形图，数据如下表所示7. 用semilogx命令绘制传递函数为1//(s+1)(0.5s+1)的对数幅频特性曲线，横坐标为w，纵坐标为Lw，w的范围为10-2-103，按对数分布。
实验分析：此次实验题量不多但用时较长，主要是自己对可视化这章知识掌握的不够，边做边翻书，又对前面一些细节的东西没弄清，所以做起来比较吃力，不管怎样自己还是慢慢做完了。
复变函数可视化实验---Matlab可视化实验——以指数函数和二次函数为例
实验报告实验人：学号：日期：院（系）：专业（班级）：实验题目：Matlab可视化实验——以指数函数和二次函数为例一. 实验目的1.通过熟悉数学软件matlab的使用，加强对复变函数中初等函数映射概念的理解。
2.通过可视化显示图形，对各种初等函数映射有更直观的理解。
二. 实验原理1. matlab的可视化功能通过执行用户自行编写的代码，matlab可以绘制工程特性比较强的特殊图形，并且能够很直观地表现出来。
2.复变函数映射本次实验定义了两个图像，左边的图像显示定义域，右边的图像显示定义域经过函数映射后的图像三. 实验内容选择一个初等函数，在matlab上编程实现其映像过程，并将映射前与映射后图形截图表示，观察映像与原像之前的映射关系。
四. 实验平台Matlab开发平台五. 实验分析与设计1. 设计思路1）确定原函数：选取()zf z e；2）对函数进行变形：()(,)(cos sin )cos sin (,)cos (,)sin zx yi x x x x x f z e f x y e e y i y e y ie yu x y e yv x y e y +===+=+==3）输入选择为单位圆：221x y +=，二次函数：2y x =2. 实验代码1) 单位圆221x y +=x=-1:0.001:1;y1=sqrt(1-x.^2);y2=-sqrt(1-x.^2);u=exp(x).*cos(y1);v1=exp(x).*sin(y1);v2=exp(x).*sin(y2);subplot(1,2,1);plot(x,y1,x,y2);axis equal;grid on;subplot(1,2,2);plot(u,v1,u,v2);axis equal;grid on;2) 二次函数2y x =x=-1:0.001:1;y=x.^2;u=exp(x).*cos(y);v=exp(x).*sin(y);subplot(1,2,1);plot(x,y);grid on;subplot(1,2,2);plot(u,v); grid on;3. 结果截图1) 单位圆221x y +=2) 二次函数2y x =六. 实验心得由于之前学习信号与系统的实验接触过MATLAB，所以这次实验的难度不大，只需运用到一个plot函数。
Matlab科学计算可视化实验报告论文
四、试验内容（方法、程序、说明）
1、向量数据的流线图（剖面图、等值线图、流线图）
● 用流线跟踪气流速度（wind_speed） 。 ● 用切片面板显示数据的横断面视图（剖面图） 。 ● 用切片面板上的等值线改进切片面板颜色的可视性。 （1）确定坐标范围 装载数据并确定切片面板和等值线图所处的位置。 load wind %载入 x,y,z,u,v,w 的数据 xmin=min(x(:)); xmax=max(x(:)); ymax=max(y(:)); zmin=min(z(:)); （ 2） 添加切片面板 （剖面图） 计算向量场的大小 （它代表气流流速） ， 为 slice 命令生成标量数据。沿 x 轴在 xmin 处、沿 y 轴在 ymax 处、沿 z 轴在 zmin 处创建切片面板图。指定表面颜色，用切片的颜色指示气流速度。 wind_speed=sqrt(u.^2+v.^2+w.^2); %计算出向量场大小（气流流速） hsurfaces=slice(x,y,z,wind_speed,[xmin,100,xmax],ymax,zmin); set(hsurfaces,'FaceColor','interp','EdgeColor','none') 生成图形如图 1.1 所示。
对本次实验的思考和建议。 可填写实验成功或失败的原因，实验后的心得体会等。 指导教师根据本次实验的预习、表现、操作的实验报告的撰
7．备注或说明 8．指导教师评分
写客观进行评分、签名，并记入成绩。
Matlab 科学计算可视化——基于 wind 的向量数据集合（ 它
实验名称
代表流过北美洲的气流）分析气流变化
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MATLAB上机实验报告（2）实验内容:一、试用如下几种方法来建立向量，观察结果（1）x=1:5, x=(1:5)’实验结果: x=1:5 是行向量,x=(1:5)’是列向量.且1为初始值，5为终止值，默认的步长为1.>> x=1:5x =1 2 3 4 5>> x=(1:5)'x =12345（2）x=0:pi/4:pi实验结果: x=0:pi/4:pi指的是x=(0,0.25*pi,0.50*pi,0.75*pi,pi).其中pi为圆周率,初始值为0,终止值为pi,步长为pi/4.>> x=0:pi/4:pix =0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 （3）x=(0:0.2:3)’, y=exp(-x).*sin(x)实验结果: x的初始值为0,终止值为3,步长为0.2.而函数y表示将x向量中的每一个数代入函数y=e^(-x)*sin(x)得到的函数值组成的向量.>> x=(0:0.2:3)', y=exp(-x).*sin(x)x =0.20000.40000.60000.80001.00001.20001.40001.60001.80002.00002.20002.40002.60002.80003.0000 y =0.16270.26100.30990.32230.30960.28070.24300.20180.16100.12310.08960.06130.03830.02040.0070（4）k=linspace(-pi,pi,5), k=logspace(-3,-1,5)实验结果:k=linspace(-pi,pi,5),产生的是初始值为-pi,终止值为pi,元素总数为5的行向量,即k的步长为pi/2. k=logspace(-3,-1,5)产生的是初始值为10^(-3),终止值为10^(-1),元素总数为5的列向量.其中第n个元素为10^(-3+0.5*n).>> k=linspace(-pi,pi,5), k=logspace(-3,-1,5)k =-3.1416 -1.5708 0 1.5708 3.1416 k =0.0010 0.0032 0.0100 0.0316 0.1000二、已知x=[1 2 3],y=[4 5 6],试计算z=x.*y, x.\y和x./y。
实验结果:直接输入x,y,用分号结束每一行的语句,最后求z.>> x=1:3;>> y=4:6;>> z=x.*yz =4 10 18 >> z=x.\y z =4.0000 2.5000 2.0000 >> z=x./y z =0.2500 0.4000 0.5000三、 解线性方程576512496710872341366810933614457910435140123451560=X ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦实验结果:假设方程为z*x=y.输入矩阵y,z,则x=z\y.>> y=[24,96;34,136;36,144;35,140;15,60];>> z=[5,7,6,5,1;7,10,8,7,2;6,8,10,9,3;5,7,9,10,4;1:5];>> x=z\yx =1.0000 4.00001.0000 4.00001.0000 4.00001.0000 4.00001.0000 4.0000四、求顶点是A(2,5,6),B(11,3,8),C(5,1,11)的三角形各边的长。
实验结果:输入点A,B,C的坐标,定义向量AB,BC,CA,用norm()计算向量的模,即边长.>> A=[2,5,6];>> B=[11,3,8];>> C=[5,1,11]; >> AB=B-A;>> BC=C-B;>> CA=A-C;>> LAB=norm(AB) LAB =9.4340>> LBC=norm(BC) LBC =7>> LCA=norm(CA) LCA =7.0711五、进行如下逻辑运算，观察结果。
（1）P=[1 0 0], ~P, P|(~P), P&(~P)实验结果:~P为非P,即若P中元素为0,则~P中对应元素为1;若若P中元素为1,则~P中对应元素为0.|为或,即若P与~P中对应元素中至少一个为1,则其或为1;若两元素均为0,则其或为0.&为与,即若即若P与~P中对应元素均为1,则其与为1;否则其与为0.>> P=[1 0 0];>> ~Pans =0 1 1>> P|(~P)ans =1 1 1>> P&(~P)ans =0 0 0（2）C=rem(P,2), C&P, C|P, (C-1)&P实验结果:C=rem(P,2)意为P中的每一个元素对2求余数,若余数为0,则C 中对应元素为1;若余数不为0,则C中对应元素为0.则C=(1,0,0).则C&P=(1,0,0);C|P=(1,0,0).(C-1)为C中的所有元素均-1,若结果为负数,则输出为0.所以C-1=(0,0,0).则(C-1)&P=(0,0,0).>> C=rem(P,2);>> C&Pans =1 0 0>> C|Pans =1 0 0>> (C-1)&Pans =0 0 0（3）any(P), all(P), all(P|(~P))实验结果:any(P)意为若P中有至少一个元素不为0,则输出1;若P中全为0,则输出0.所以any(P)=1.all(P)意为若P中所有元素非零,输出1;反之输出0. 所以all(P)=0.P=(1,0,0),~P=(0,1,1),P|(~P)=(1,1,1).则all(P|(~P))=1.>> any(P)ans =1>> all(P)ans =>> all(P|(~P))ans =1六、进行如下关系运算，观察结果。
（1）y=[4 2 1 5 3 0 6]; i=find(y>3.0)实验结果:find表示寻找逻辑值的向量元素下标,在此题中,y向量中的元素大于3的有4,5,6,它们的下标分别是1,4,7.所i=(1,4,7).>> y=[4 2 1 5 3 0 6];>> i=find(y>3.0)i =1 4 7（2）t=1/0; t==NaN, isnan(t)实验结果:定义t=1/0,将t与NaN比较,若t为NaN值,即非数值时返回1,若t 不为NaN值,即为数值值时返回0.则isnan(t)=0.>> t=1/0;>> t==NaN;>> isnan(t)ans =七、用MATLAB 语言实现下面的分段函数 1,1(),1,11x y f x x x x ⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩≤>==-<-实验结果：>> x=input('请输入x 的值:');if x>1y= 1;elseif -1<=x<=1y=x;elsey=-1;endy请输入x 的值:7y =1八、分别用for 和while 循环语句编写程序，求出2633630K 212222i i ==+=++++∑实验结果:for 循环语句:>> y=0;>> n=63;>> for i=0:1:63y=y+2.^i;end>> yy =1.8447e+019while 循环语句：>> y=0;>> i=0;>> while i<=63y=y+2.^ii=i+1end>> yy =1.8447e+019九、用对分法求解超越方程=+cos(/4)lnx xπ实验结果:>> x1=0;x2=pi;for I = 1: 32y1 =log(x1)-cos(x1+pi/4);y2 =log(x2)-cos(x2+pi/4);x = 0.5*(x1+x2);y =log(x)-cos(x+pi/4);if y*y1>0,x1=x;endif y*y2>0,x2=x;endend>> xx =0.8957实验感想:本次实验是我做的第二次MATALB实验,相对于上一次实验来说,难度大了不少.因为之前课上讲的内容没有经过实践,基本都忘得差不多了,做实验时又需要重新复习.但是这次实验的内容对于我们其他课程的学习都十分有帮助.并且本次实验中需要使用的if-else,for,while等语句都和C语言语句类似,对于有一定C语言基础的我来说,还算比较熟悉,能较熟练地应用.相信这门课程一定会对我的学习有很大帮助,我会努力学习并熟练掌握MATLAB的使用的.谢谢老师!。