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  • 带误差棒的柱状,并标注平均值,matlab代码如下,结果如 // code block clear close all load 'plotuse.mat'; avg=[WPE', IF', ISE']; STD=[WPE_std' IF_std' ISE_std']; x=[[1:8]' [1:8]' [1:8]']; h=bar...

    画带误差棒的柱状图,并标注平均值,matlab代码如下,结果如图
    在这里插入图片描述

    // code block
    clear
    close all
    load 'plotuse.mat';
    avg=[WPE', IF', ISE'];
    STD=[WPE_std' IF_std' ISE_std'];
    x=[[1:8]' [1:8]' [1:8]'];
    
    h=bar(avg);
    ylim([55,100])
    set(h,'barwidth',1);
    h(1).FaceColor='flat';
    h(1).CData=repmat([0 0.8 0.8],8,1);
    
    hold on;
    ylim([55,105]);
    errorbar(x(:,1)-0.23,avg(:,1),STD(:,1),'linestyle','none','linewidth',1,'color','k');
    errorbar(x(:,2),avg(:,2),STD(:,2),'linestyle','none','linewidth',1,'color','k');
    errorbar(x(:,3)+0.23,avg(:,3),STD(:,3),'linestyle','none','linewidth',1,'color','k');
    
    str_WPE=num2str(avg(:,1));
    str_IF=num2str(avg(:,2));
    str_ISE=num2str(avg(:,3));
    
    dim=0.16:0.09:(0.16+7*0.09);
    dim_multi_WPE=[dim' repmat([0.65,0.1,0.1],8,1)];
    dim=0.18:0.09:(0.18+7*0.09);
    dim_multi_IF=[dim', repmat([0.45,0.1,0.1],8,1)];
    dim=0.2:0.09:(0.2+7*0.09);
    dim_multi_ISE=[dim', repmat([0.15,0.1,0.1],8,1)];
    for i=1:8
        annotation('textbox',dim_multi_WPE(i,:),'LineStyle', 'none', 'LineWidth',1,'String',str_WPE(i,:),'fontsize',12);
        annotation('textbox',dim_multi_IF(i,:),'LineStyle','none','LineWidth',1,'String',str_IF(i,:),'fontsize',12);
        a3=annotation('textbox',dim_multi_ISE(i,:),'LineStyle','none','LineWidth',1,'String',str_ISE(i,:));
        a3.FontSize=12;
    end
    
    set(gca,'xticklabel',{'4 units','8 units','16 units','32 units','64 units','128 units','256 units','512 units'},'fontsize',12,'fontweight','bold');
    legend([h(1),h(2),h(3)],{'WPE', 'IF','ISE'},'location','northwest','NumColumns',3);
    
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  • 《MATLAB编程》例题解答: 使用matlab 画函数图像(使用if-else): 租用一个交通工具前 100 公里 1 美元每公里,在下面的 200 公里中 0.8 美元...2.使用matlab画出函数图像(求出坐标点,连线) matlab代码如下: // An

    使用matlab 画分段函数图像(使用if-else):
    quiz3.2:租用一个交通工具前 100 公里 1 美元每公里,在下面的 200 公里中 0.8 美元每分钟,越过 300 公里的部分一律按0.7 美元每公里.已知公里数,编写对应的 MATLAB语句计算出总花销,和平均每公里的花销.
    解:
    1.写出函数表达式(自己化简得到
    y1是行驶到第x公里的总花销
    在这里插入图片描述
    y2是行驶到第x公里平均每公里的花销

    在这里插入图片描述

    2.使用matlab画出函数图像(求出坐标点,连线)
    matlab代码如下

    function [y1,y2]=work_fenduan(x)%定义函数
    x=0:500;
    n=length(x);%得到行向量的长度
    for i=1:n%遍历每一个元素,matlab向量的第一个元素下标为1
        if x(i)<=100
            y1(i)=x(i);
            y2(i)=1;
        elseif x(i)>100&&x(i)<=300
            y1(i)=20+0.8.*x(i);
            y2(i)=20./x(i)+0.8;
        else
            y1(i)=50+0.7.*x(i);
            y2(i)=50./x(i)+0.7;
        end
    end
    
    subplot(2,1,1)
    plot(x,y1,'r');
    xlabel('x');
    ylabel('y1');
    title('the total cost')
    
    subplot(2,1,2)
    plot(x,y2,'b');
    axis([0,500,0.5,1.5])
    xlabel('x');
    ylabel('y2');
    title('the average cost')
    

    图像如下
    在这里插入图片描述

    3.注意:
    1.x(i)能遍历数组的元素
    在这里插入图片描述
    2.点乘是数组乘,直接乘是矩阵乘法
    1.当一个数乘以一个矩阵时,数组乘与矩阵乘的结果相同
    2.两个矩阵之间矩阵乘(直接乘)必须满足前面的行数等于后面的列数矩阵之间当两个数组乘(点乘)必须满足维度相同都是m*n维矩阵,对应位之间相乘。

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  • matlab怎么好 ERRORBAR ,论文需用

    千次阅读 2018-01-01 10:00:57
    只知道这个工字型的图案,中间的点代表的是平均值,上下的两条横线代表的是方差值,除此之外,连这个叫什么名字都不知道,只好硬着头皮在百度里输入“matlab作图中间是平均值上下是方差”或者“怎么画图:平均值和...

    同很多非数学相关专业的朋友一样,我第一次碰到这个图时也是丈二和尚摸不着头脑。只知道这个工字型的图案,中间的点代表的是平均值,上下的两条横线代表的是方差值,除此之外,连这个图叫什么名字都不知道,只好硬着头皮在百度里输入“matlab作图中间是平均值上下是方差”或者“怎么画图:平均值和方差在图示中表现出来”之类搞笑的关键词搜索来寻找一丝蛛丝马迹。在阅读了很多文章之后,慢慢的才确定,这种统计学上常用的图叫做——误差棒图。
    为了给后来者们节省一些时间,在这里我对误差棒图的绘制做个总结,举几个例子分析下可能出现的情况和错误。

    首先我们假设一组数据:
    A地1-6月份降雨量的平均值分别为12、11、7、7、6和5,各月降雨量的方差分别为0.5、0.4、0.3、1、0.3和0.5;
    B地1-6月份降雨量的平均值分别为10、8、5、4、3和3,各月降雨量的方差分别为0.4、0.3、0.4、0.6、0.3和0.5;
    
    Case1:绘制A地的降雨量误差棒图(绘制单幅误差棒图)
    Program:
       Average=[12,11,7,7,6,5];  %各月的平均值
       Variance=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];   %各月的方差值
       Time=1:1:6;
       errorbar(Time,Average,Variance)    %函数调用格式 errorbar(A,B,X)
       xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');
    Graph:
    

    [转载]Matlab绘制误差棒图(errorbar函数的使用)

    Case2:绘制A地的降雨量误差棒图(绘制单幅误差棒图,方差的正负相不相等时)
    Program:
       Average=[12,11,7,7,6,5];
       Var_positive=[0.1,0.2,0.5,0.5,0.3,0.1];   %正向的方差
       Var_nagetive=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];    %负向的方差
       Time=1:1:6;
       errorbar(Time,Average,Var_nagetive,Var_positive)   %函数调用格式errorbar(A,B,X,Y)
                                                          % X为负向误差,Y为正向误差
       xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');
    Graph:
    

    [转载]Matlab绘制误差棒图(errorbar函数的使用)

    Case3:绘制A地的降雨量误差棒图(绘制单幅误差棒图,并在平均值点处用符号标出)
    Program:
      Average=[12,11,7,7,6,5];
      Variance=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];
      Time=1:1:6;
      errorbar(Time,Average,Variance,'-o')   %注意'-o'中的‘-’去掉后画出来的图是各个孤立的点
      xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');
    Graph:
    

    [转载]Matlab绘制误差棒图(errorbar函数的使用)

    Case4:讲A、B两地的降雨量误差棒图绘制在一张图上(在同一张图内绘制若干个误差棒图)
    Program:
       Average1=[12,11,7,7,6,5];
       Variance1=[0.5,0.4,0.3,1,0.3,0.5];     %A地的数据
       Average2=[10,8,5,4,3,3];
       Variance2=[0.4,0.3,0.4,0.6,0.3,0.5];    %B地的数据
       Time=1:1:6;
       errorbar(Time,Average1,Variance1,'r-o')    %A地误差棒图,用红色线表示
       hold on
       errorbar(Time,Average2,Variance2,'b-s')    %B地误差棒图,用蓝色线表示
       xlabel('月份');ylabel('降雨量/cm');
    

    Graph:
    [转载]Matlab绘制误差棒图(errorbar函数的使用)

    以上就是我所总结的内容,如果有什么遗漏或者错误的,欢迎指出,以便及时修改。
    

    原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b0ecb51d0101b6u5.html

    展开全文
  • 样本序号x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10特征x10101212367特征x20011122266x11x12x13x14x15x16x17x18x19x2086789789896777788899用K次平均算法分成2类,编程上机,并出分类MATLAB程序代码:clearx=[00;10;01;11;21;12;...

    样本序号

    x

    1

    x

    2

    x

    3

    x

    4

    x

    5

    x

    6

    x

    7

    x

    8

    x

    9

    x

    10

    特征

    x1

    0

    1

    0

    1

    2

    1

    2

    3

    6

    7

    特征

    x2

    0

    0

    1

    1

    1

    2

    2

    2

    6

    6

    x

    11

    x

    12

    x

    13

    x14

    x15

    x

    16

    x

    17

    x

    18

    x

    19

    x

    20

    8

    6

    7

    8

    9

    7

    8

    9

    8

    9

    6

    7

    7

    7

    7

    8

    8

    8

    9

    9

    K

    次平均算法分成

    2

    类,编程上机,并画出分类图。

    MA

    TLAB

    程序代码:

    clear

    x=[0 0;1 0;0 1; 1 1;2 1;1 2;2 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9; 9 9];

    z=zeros(2,2);

    z1=zeros(2,2);

    z=x(1:2,1:2);

    while

    1

    count=zeros(2,1);

    allsum=zeros(2,2);

    for

    i=1:20

    %

    对每一个样本

    i

    ,计算到

    2

    个聚类中心的距离

    temp1=sqrt((z(1,1)-x(i,1)).^2+(z(1,2)-x(i,2)).^2);

    temp2=sqrt((z(2,1)-x(i,1)).^2+(z(2,2)-x(i,2)).^2);

    if

    (temp1

    %

    按最小距离原则将样本归类

    count(1)=count(1)+1;

    allsum(1,1)=allsum(1,1)+x(i,1);

    allsum(1,2)=allsum(1,2)+x(i,2);

    else

    count(2)=count(2)+1;

    %

    统计属于第

    2

    类的样本数量

    allsum(2,1)=allsum(2,1)+x(i,1);

    allsum(2,2)=allsum(2,2)+x(i,2);

    end

    end

    z1(1,1)=allsum(1,1)/count(1);

    %

    计算各个聚类的新向量值

    z1(1,2)=allsum(1,2)/count(1);

    z1(2,1)=allsum(2,1)/count(2);

    z1(2,2)=allsum(2,2)/count(2);

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  • Python散点

    千次阅读 2017-06-22 09:24:16
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