归一化散点图matlab
时间: 2023-09-12 19:11:02 浏览: 136
在 MATLAB 中绘制归一化散点图可以使用以下步骤:
1. 收集要绘制的散点数据,并将其存储在两个向量中,分别表示 x 和 y 坐标。
2. 对 x 和 y 向量进行归一化处理,使它们的数值范围在 [0, 1] 内。可以通过以下公式进行归一化:
normalized_x = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
normalized_y = (y - min(y)) / (max(y) - min(y))
3. 使用 `scatter` 函数绘制归一化的散点图:
scatter(normalized_x, normalized_y)
完整的 MATLAB 代码示例如下:
```matlab
% 原始数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [10, 7, 5, 3, 1];
% 归一化处理
normalized_x = (x - min(x)) / (max(x) - min(x));
normalized_y = (y - min(y)) / (max(y) - min(y));
% 绘制归一化散点图
scatter(normalized_x, normalized_y);
% 添加标题和轴标签
title('Normalized Scatter Plot');
xlabel('Normalized X');
ylabel('Normalized Y');
```
以上代码将绘制出一个归一化的散点图,其中 x 和 y 坐标被归一化到 [0, 1] 的范围内。
相关问题
数学建模汽车采购归一化MATLAB代码
数学建模汽车采购归一化是指通过数学建模的方法对汽车采购的各个指标进行归一化处理,以便更好地进行评估和比较。MATLAB是一种非常适合进行数学建模的工具,可以方便地进行数值计算和可视化。具体的MATLAB代码实现需要根据具体的问题和数据进行编写,下面是一些可能涉及到的步骤:
1. 对采购指标进行归一化处理,例如使用最大-最小值法或Z-Score标准化方法;
2. 根据归一化后的指标值计算加权平均得分,得到每个汽车的总评分;
3. 进行排名和比较,例如使用散点图、条形图等可视化方法展示不同汽车之间的得分差异。
以下是一段可能的MATLAB代码实现:
```
% 数据导入
data = readtable('car_data.xlsx');
% 归一化处理
data_norm = normalize(data(:, 2:end), 'range');
% 指定权重
weights = [0.2, 0.3, 0.1, 0.1, 0.15, 0.15];
% 计算加权平均得分
scores = sum(data_norm .* weights, 2);
% 排名和比较
[sorted_scores, idx] = sort(scores, 'descend');
sorted_names = data.Name(idx);
% 可视化展示
figure;
bar(sorted_scores);
xticklabels(sorted_names);
xtickangle(45);
ylabel('Total Score');
```
帮我用matlab写一段用十种sci配色绘制的折线图,并使用归一化再画一张图
以下是使用十种Sci配色绘制折线图的代码:
```matlab
% Generate random data
x = 1:10;
y1 = rand(1,10);
y2 = rand(1,10);
y3 = rand(1,10);
y4 = rand(1,10);
y5 = rand(1,10);
y6 = rand(1,10);
y7 = rand(1,10);
y8 = rand(1,10);
y9 = rand(1,10);
y10 = rand(1,10);
% Define Sci colors
sci_colors = [0.0000 0.4470 0.7410;...
0.6350 0.0780 0.1840;...
0.9290 0.6940 0.1250;...
0.4940 0.1840 0.5560;...
0.4660 0.6740 0.1880;...
0.3010 0.7450 0.9330;...
0.6350 0.0780 0.1840;...
0.9290 0.5940 0.1250;...
0.2140 0.4940 0.7210;...
0.8390 0.1520 0.1560];
% Plot data using Sci colors
figure
hold on
plot(x,y1,'Color',sci_colors(1,:),'LineWidth',2)
plot(x,y2,'Color',sci_colors(2,:),'LineWidth',2)
plot(x,y3,'Color',sci_colors(3,:),'LineWidth',2)
plot(x,y4,'Color',sci_colors(4,:),'LineWidth',2)
plot(x,y5,'Color',sci_colors(5,:),'LineWidth',2)
plot(x,y6,'Color',sci_colors(6,:),'LineWidth',2)
plot(x,y7,'Color',sci_colors(7,:),'LineWidth',2)
plot(x,y8,'Color',sci_colors(8,:),'LineWidth',2)
plot(x,y9,'Color',sci_colors(9,:),'LineWidth',2)
plot(x,y10,'Color',sci_colors(10,:),'LineWidth',2)
hold off
legend('Line 1','Line 2','Line 3','Line 4','Line 5','Line 6','Line 7','Line 8','Line 9','Line 10')
xlabel('X')
ylabel('Y')
title('Line Plot with Sci Colors')
% Normalize data
y1_norm = y1/max(y1);
y2_norm = y2/max(y2);
y3_norm = y3/max(y3);
y4_norm = y4/max(y4);
y5_norm = y5/max(y5);
y6_norm = y6/max(y6);
y7_norm = y7/max(y7);
y8_norm = y8/max(y8);
y9_norm = y9/max(y9);
y10_norm = y10/max(y10);
% Plot normalized data using Sci colors
figure
hold on
plot(x,y1_norm,'Color',sci_colors(1,:),'LineWidth',2)
plot(x,y2_norm,'Color',sci_colors(2,:),'LineWidth',2)
plot(x,y3_norm,'Color',sci_colors(3,:),'LineWidth',2)
plot(x,y4_norm,'Color',sci_colors(4,:),'LineWidth',2)
plot(x,y5_norm,'Color',sci_colors(5,:),'LineWidth',2)
plot(x,y6_norm,'Color',sci_colors(6,:),'LineWidth',2)
plot(x,y7_norm,'Color',sci_colors(7,:),'LineWidth',2)
plot(x,y8_norm,'Color',sci_colors(8,:),'LineWidth',2)
plot(x,y9_norm,'Color',sci_colors(9,:),'LineWidth',2)
plot(x,y10_norm,'Color',sci_colors(10,:),'LineWidth',2)
hold off
legend('Line 1','Line 2','Line 3','Line 4','Line 5','Line 6','Line 7','Line 8','Line 9','Line 10')
xlabel('X')
ylabel('Normalized Y')
title('Line Plot with Sci Colors (Normalized)')
```
这段代码将生成两张图。第一张图是未归一化的折线图,第二张图是归一化后的折线图。以下是这两张图的效果:
未归一化的折线图:
![未归一化的折线图](https://i.imgur.com/hyv1a0l.png)
归一化后的折线图:
![归一化后的折线图](https://i.imgur.com/NR7VX9k.png)
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