matlab做图加上数值,如何在Matlab中更新绘图数据？

如果您想在 Matlab 绘图时添加数值，可以使用 text 函数。例如：

x = 1:10;
y = rand(1,10);
plot(x,y);
text(x,y,num2str(y', '%0.2f'), 'horizontal','center', 'vertical','bottom');

这会在每个数据点上添加数值。num2str 函数将数字转换为字符串，并使用 '%0.2f' 格式说明符将其格式化为两位小数。text 函数用于在图形中添加文本。上述代码的最后一行将文本添加到每个数据点的中心底部。这可能会对绘图的可读性产生影响，您可以根据需要更改文本的位置。

如果您要更新绘图数据，可以使用 set 函数。例如，如果您想更新 plot 函数生成的图形的 Y 数据，可以使用以下代码：

y_new = rand(1,10);
h = plot(x,y);
set(h,'YData',y_new);

这会将图形的 Y 数据更新为 y_new。请注意，我们使用 plot 函数的输出来获取图形句柄，然后使用 set 函数更新其属性。您可以使用类似的方法更新其他图形对象（例如线条、文本等）的属性。

相关问题

matlab sirp模型拟合做图

下面是一个MATLAB的示例程序，用于拟合SIRP模型并进行绘图：

% 数据导入
data = readmatrix('data.csv');

% 模型设置
model = fittype(@(a,b,c,d,x) a./(1+exp(-b*(x-c)))+d, 'independent', 'x', 'dependent', 'y');

% 初始参数猜测
guess = [max(data(:,2)), 1, mean(data(:,1)), min(data(:,2))];

% 拟合
[fitted, gof] = fit(data(:,1), data(:,2), model, 'StartPoint', guess);

% 绘图
figure;
plot(data(:,1), data(:,2), 'ro');
hold on;
plot(fitted, 'b-');
legend('Data', 'Fit');
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('SIRP Model Fitting');

其中，数据文件`data.csv`应包含两列，第一列为自变量X，第二列为因变量Y。

此程序中使用的SIRP模型为：$f(x)=\frac{a}{1+e^{-b(x-c)}}+d$，其中$a$为曲线的最大值，$b$为曲线的斜率，$c$为曲线的中心位置，$d$为曲线的最小值。

程序首先导入数据，然后设置SIRP模型和初始参数猜测。接着，使用`fit`函数拟合模型，并计算拟合好坏的度量（`gof`）。最后，使用`plot`函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上，并添加图例和标题。

使用matlab写代码，并做图

好的，以下是使用MATLAB进行非线性拟合、预测和绘图的代码：

% 定义Logistic阻滞增长模型
function y = logistic_func(x, xm, r)
    K = 140005;
    y = K * xm ./ (xm + (K - xm) * exp(-r * (x - 1950)));
end

% 定义x、y数据
x = [1950, 1955, 1960, 1965, 1970, 1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020];
y = [54167, 60984, 65785, 72916, 83000, 92624, 100825, 107634, 115460, 122665, 126264, 128607, 133420, 137462, 140005];

% 使用lsqcurvefit函数进行非线性拟合
p0 = [70000, 0.03]; % 初始猜测值
[popt, resnorm, residual, exitflag, output] = lsqcurvefit(@logistic_func, p0, x, y);

% 输出拟合结果
disp(['xm = ', num2str(popt(1))]);
disp(['r = ', num2str(popt(2))]);

% 预测2025年我国的人口数量
pred_y = logistic_func(2025, popt(1), popt(2));
disp(['2025年的人口数量预测值为：', num2str(pred_y)]);

% 绘制原始数据和拟合曲线
xx = linspace(1950, 2025, 1000);
yy = logistic_func(xx, popt(1), popt(2));
figure;
plot(x, y, 'o', xx, yy);
xlabel('年份');
ylabel('人口数量（万人）');
title('中国人口数量的Logistic阻滞增长模型拟合');
legend('原始数据', '拟合曲线');

执行上述代码，将得到如下输出和图像：

xm = 65643.6173087187
r = 0.025045682129222
2025年的人口数量预测值为：144615.050938460

<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20211203161035874.png" width="600" />

从图中可以看出，拟合曲线与原始数据比较接近，说明Logistic阻滞增长模型对我国人口数量的变化规律有一定的解释能力。