上面的代码不用hold怎么实现
时间: 2024-03-10 12:45:22 浏览: 13
如果你不想使用 `hold on` 命令,可以使用向量化的方式来实现绘制多条曲线。以下是一个例子:
```matlab
x = linspace(0, 5, 100);
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
plot(x, [y1; y2], 'LineWidth', 2);
```
这个例子中,我们将 `y1` 和 `y2` 向量组合成一个矩阵,然后将矩阵作为第二个参数传递给 `plot` 函数。这样,`plot` 函数会将矩阵的每一列绘制成一条曲线。因此,我们可以在一次调用 `plot` 函数中绘制多条曲线,而不需要使用 `hold on` 命令。
相关问题
修改上面的代码,实现输出图像格式改为gif
要将输出格式改为 gif,可以使用 MATLAB 中的imwrite` 函数,实现如下:
matlab
k = 2;
omega 2*pi;
x1 (0:0.3:30);
z = (30:-0.:0);
x2 (30:0.360);
z2 = (:0.3:);
Ei = zeros(size(x1));
Er =(size(x1));
l =(size(x1));
t = 0;
for i = 1:300
if i <= 101
Ei(1:i) = cos(20*pi*t - 0.35*(x1(1:i) - z1(i:i)));
quiver3(x1, l, z1, l, Ei, l);
elseif i > 101 && i <= 202
Ei = cos(20*pi*t - 0.35*(x1 - z1));
Er(1:i-101) = -cos(20*pi*t - 0.35*(x2(1:i-101) + z2(1:i-101)));
quiver3(x1, l, z1, l, Ei, l);
hold on
quiver3(x2, l, z2, l, Er, l);
else
Er = -cos(20*pi*t - 0.35*(x2 + z2));
quiver3(x1, l, z1, l, Ei, l);
hold on
quiver3(x2, l, z2, l, Er, l);
end
axis([0, 60, -10, 10, 0, 30]);
view(20+i, 40);
mov(i) = getframe(gcf);
pause(0.01);
hold off
t = t + 0.001;
end
filename = '垂直极化波斜入射到导体表面.gif';
for i = 1:length(mov)
[imind, cm] = rgb2ind(mov(i).cdata, 256);
if i == 1
imwrite(imind, cm, filename, 'gif', 'Loopcount', inf);
else
imwrite(imind, cm, filename, 'gif', 'WriteMode', 'append');
end
end
```
在循环结束后,我们使用 `imwrite` 函数将所有帧保存为一个 gif 文件。需要注意的是,我们需要将 `mov(i).cdata` 转换为 indexed image 格式,即使用 `rgb2ind` 函数进行转换。此外,第一次保存时需要设置 `Loopcount` 参数为 `inf`,表示动画循环播放;之后每次添加新帧时,需要设置 `WriteMode` 参数为 `'append'`,表示将帧添加到现有的 gif 文件中。
M-H采样代码 MATLAB实现
M-H采样(Metropolis-Hastings sampling)是一种Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法,用于生成从一个给定分布中抽样的随机数序列。下面是 MATLAB 实现的示例代码:
```matlab
% 目标分布密度函数
target_pdf = @(x) exp(-x.^2/2) .* (x>=0);
% 提议分布密度函数
proposal_pdf = @(x, sigma) normpdf(x, 0, sigma);
% 初始状态
x = 1;
% M-H采样
N = 10000; % 采样次数
sigma = 1; % 提议分布标准差
samples = zeros(N, 1);
for i = 1:N
% 从提议分布中生成候选样本
y = x + sigma * randn();
% 接受概率
alpha = min(target_pdf(y) / target_pdf(x), 1);
% 决定是否接受候选样本
if rand() < alpha
x = y;
end
samples(i) = x;
end
% 绘制采样结果直方图
histogram(samples, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x = -5:0.1:5;
plot(x, target_pdf(x), 'LineWidth', 2);
hold off;
```
在上面的代码中,`target_pdf` 是目标分布的概率密度函数,`proposal_pdf` 是提议分布的概率密度函数。`x` 是初始状态,`sigma` 是提议分布的标准差。`N` 是采样次数,`samples` 是采样结果。在每一次采样中,从提议分布中生成一个候选样本 `y`,计算接受概率 `alpha`,并根据概率决定是否接受候选样本。最终,将所有采样结果绘制为直方图,并与目标分布比较。