转（matlab绘制不同形状）

用matlab绘制箭头 http://npfeng900.blog.163.com/blog/static/14456108201221922944998/ 用matlab绘制箭头1 用matlab绘制箭头 1.    quiver 和quiver3命令 这两个命令适合画关于“场”中向量的图,不适合于画单个剪头,而且放大之后,剪头不是很好看 如: [X,Y] = meshgrid(-2:.2:2); Z = X.*exp(-0.5.*X.^2 - Y.^2); [DX,DY] = gradien

用matlab绘制幂函数 下周轮到我做论文汇报了,刚好前两天看了网格水印的文章,就决定汇报前两天看到的那篇论文了.在准备ppt的过程中,绘制了一些幂函数,感觉matlab真的是很强大啊,可以绘制各种曲线.下面就简要介绍一下如何用matlab绘制幂函数的曲线. 上图绘制的曲线是Y = X^k,k的取值可以从曲线上看出.曲线上的“k=xxx”是截图后在绘图工具中添加的,便于直观的查看k与曲线的对应.在如上图所示的曲线中,我们设置横坐标X的取值范围为[0,1]. 绘制k=0.25的曲线代码如下 x=0

Canvas之绘制基本形状 作者微博: @GcsSloop [本系列相关文章] 在上一篇自己定义View分类与流程中我们了解自己定义View相关的基本知识,只是,这些东西依然还是理论,并不能拿来(zhuang)用(B), 这一次我们就了解一些能(zhaung)用(B)的东西. 在本篇文章中,我们先了解Canvas的基本用法,最后用一个小演示样例来结束本次教程. 一.Canvas简单介绍 Canvas我们能够称之为画布,能够在上面绘制各种东西,是安卓平台2D图形绘制的基础,非常强大. **一般来说

一 绘制函数图像 matlab平面绘制函数图像有多个函数,plot,ezplot等. 1.1 plot函数 查看matlab的帮助文件可知plot函数的调用格式有 PLOT Linear plot. PLOT(X,Y) plots vector Y versus vector X. If X or Y is a matrix,    then the vector is plotted versus the rows or columns of the matrix,    whichever

APEC放假最后一天啦,在家里鼓捣MATLAB,突然想到用MATLAB里的函数图像画一个好玩的东西.想来想去,就画成了这个样子: 这个图像是由以下四个方程的图像构成的 1)y=1/(x+4.5)-4.5 2)((x+2)/1.5)^2+(y/2.5)^2=1 3)y=|-4x+5|-1 4)x=-2.1|sin(y)|+4.6 制作的方式如下: 1)在MATLAB程序中上方的菜单中选择 New→Script 2)在脚本界面输入下面的代码,保存到DrawStringLove.m function

在写论文需要配图的时候,经常为了画3D图而发愁,而MATLAB就可以方便地画出各种各样的图,只不过要折腾一点: 下面先给出最终效果: 虽然说不是特别华丽,但是也蛮好看的: figure [x,y,z]=ellipsoid(0.5,0.5,0.5,0.55,0.55,0.55); lightGrey = [0.8 0.8 0.8]; % 将球体的线设置为灰色% 可以看到图中的球体网格线并不是特别细密,所以实际上是用的隔行画 surf(x(1:2:end,:),y(1:2:end,:),z(1:2:

Matlab使用bar和barh函数来绘制二维条形图.分别是绘制二维垂直条形图和二维水平条形图. 工具/原料 Matlab 方法/步骤 bar(Y):若Y为向量(一维),则分别显示每个分量的高度,横坐标为1到length(Y);如果Y为矩阵,则把Y分解成行向量,在分别画出来.横坐标为矩阵的行数. bar(X,Y):在指定的横坐标上画出Y. bar(X,Y,width):width设置条形宽度和条形的间距,是个比值,默认值为0.8,若设置width=1,则同一组内的条形没有间距. bar(X,Y,

(1)在MATLAB中绘图的基本步骤: ①定义自变量x的取值范围: ②定义函数y: ③调用plot(x,y)函数: 通过这三部可以绘制出最基本的图形,例子: >> x = [0:0.1:10]; >> y = cos(x) ; >> plot(x, y): 注:plot函数可以设置的其他参数: ①颜色: 标识符 r g b c m y k w 颜色 red green blue Cyan 青 Magenta 洋红 yellow blank white ②图形线型 标识符

通过MATLAB可以很容易地绘制数据的概率图(pp图),直观地检查数据是否满足某种特定的分布. normplot(data) wblplot(data) probplot('lognormal',data) probplot('rayleigh',data) probplot('weibull',data)probplot('exponential',data)probplot('normal',data)probplot('extreme value',data)probplot('half