plot(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),'b.'); xx=linspace(min(dengzhixian(:,1)),max(dengzhixian(:,1)),7); yy=linspace(min(dengzhixian(:,2)),max(dengzhixian(:,2)),7); yy=yy'; for jj=1:7 xx(jj,:)=xx(1,:); end for jj=1:7 yy(:,jj)=yy(:,1); end zz=griddata(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),dengzhixian(:,3),xx,yy); contour(xx,yy,zz,7)

时间: 2023-08-18 15:07:07 浏览: 29
这段代码是用 MATLAB 绘制等高线图。首先,通过输入变量 dengzhixian 的第一列和第二列数据绘制蓝色散点图。然后,生成 x 和 y 的坐标点,通过 griddata 函数将 dengzhixian 的第三列数据插值到这些坐标点上,生成一个等高线数据矩阵 zz。最后,用 contour 函数绘制等高线图,分为 7 条等高线。
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plot(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),'b.'); xx=linspace(min(dengzhixian(:,1)),max(dengzhixian(:,1)),7); yy=linspace(min(dengzhixian(:,2)),max(dengzhixian(:,2)),7); yy=yy'; for jj=1:7 xx(jj,:)=xx(1,:); end for jj=1:7 yy(:,jj)=yy(:,1); end zz=griddata(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),dengzhixian(:,3),xx,yy); contour(xx,yy,zz,7)这段代码生成的等高线图的这几条等高线是折线的效果,能帮我改的让等高线平滑一点嘛

要让等高线更平滑,可以增加 `linspace` 函数的第三个参数,例如将其改为 50,然后使用 `contourf` 函数绘制光滑的等高线图。修改后的代码如下: ```matlab plot(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),'b.'); xx=linspace(min(dengzhixian(:,1)),max(dengzhixian(:,1)),50); yy=linspace(min(dengzhixian(:,2)),max(dengzhixian(:,2)),50); [XX,YY]=meshgrid(xx,yy); zz=griddata(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),dengzhixian(:,3),XX,YY); contourf(XX,YY,zz,50,'LineColor','none') ``` 这里使用 `meshgrid` 函数生成网格点坐标矩阵 `[XX,YY]`,然后将 `griddata` 的结果插值到网格点上,最后使用 `contourf` 函数绘制光滑的等高线图,其中 `'LineColor','none'` 参数用于设置等高线的线条颜色为透明。

yieldstress = 333.8624; a1 = -0.1039; limitxy = 500; vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.y + y.^2) - yieldstress.(1+a1*(-sqrt(3)/3)); xx = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); yy = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); [X, Y] = ndgrid(xx, yy); [C, h] = contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]); h.LineWidth = 1; h.EdgeColor = "b"; h.FaceColor = "r";,给绘制的曲线添加符号标记

可以使用 `plot` 函数在曲线上添加符号标记,代码如下: yieldstress = 333.8624; a1 = -0.1039; limitxy = 500; vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2) - yieldstress.*(1+a1*(-sqrt(3)/3)); xx = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); yy = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); [X, Y] = ndgrid(xx, yy); [C, h] = contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]); h.LineWidth = 1; h.EdgeColor = "b"; h.FaceColor = "r"; % 添加符号标记 hold on; plot(0, 0, "o", "MarkerSize", 8, "MarkerFaceColor", "g", "MarkerEdgeColor", "k"); hold off;

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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题:我们把(2,0),(0,2),(0,0)这三个点当作类别1; (3,0),(0,3),(3,3)这三个点当作类别2, 训练好SVM分类器之后,我们预测(-1,-1),(4,4)这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重(原始问题中的系数)。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

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