用MATLAB1.已知某地区上午的温度变化情况如表所示，画出温度变化曲线。要求x的范围1~12，y的范围0~18,给图形添加标题“温度变化曲线，x轴坐标轴名“时间(小时) ，y轴坐标轴名“温度(摄氏度)

在MATLAB中，你可以通过以下步骤创建这个温度变化曲线图：

1. 首先，假设你有一个包含一天内12个小时温度数据的向量`temp_data`，对应的时间点存储在另一个向量`time_hours`中。如果你的数据是以数组或其他形式存在，你需要将它们转换成这样的格式。

% 假设数据是这样的（这里用随机生成示例）
time_hours = 1:12; % 时间点从1到12小时
temp_data = randi([0, 18], 12, 1); % 上午温度范围在0到18摄氏度之间

2. 使用`plot`函数绘制曲线。同时指定`xlabel`, `ylabel`和`title`作为标签：

figure; % 创建一个新的图形窗口
plot(time_hours, temp_data, 'LineWidth', 2); % 绘制温度变化曲线
xlabel('时间(小时)', 'FontName', 'Arial', 'FontSize', 12); % x轴标签
ylabel('温度(摄氏度)', 'FontName', 'Arial', 'FontSize', 12); % y轴标签
title('温度变化曲线', 'FontName', 'Arial', 'FontSize', 14); % 图形标题
xlim([1 12]); % 设置x轴范围
ylim([0 18]); % 设置y轴范围
grid on; % 添加网格线

以上代码会生成一张满足你要求的温度变化曲线图。

相关问题

matlab已知某变量X随时间变化如下表所示，分别用2次，3次多项式拟合该数据，用不同颜色曲线绘制数据及拟合结果，并给出图注。 时间 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X 6.1 8.4 2.5 5.8 7.8 10.5 11.6 16.2 15

好的，我可以帮你解决这个问题。这是一个典型的数据拟合问题，可以使用 MATLAB 中的 polyfit 函数来进行多项式拟合。下面是具体的步骤：

1. 将时间和 X 数据存储在数组中：

time = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
X = [6.1, 8.4, 2.5, 5.8, 7.8, 10.5, 11.6, 16.2, 15];

2. 使用 polyfit 函数进行 2 次和 3 次多项式拟合：

p2 = polyfit(time, X, 2);
p3 = polyfit(time, X, 3);

3. 在时间范围内生成一系列等间隔的点：

t = linspace(time(1), time(end), 100);

4. 使用 polyval 函数计算出在这些点上的拟合值：

y2 = polyval(p2, t);
y3 = polyval(p3, t);

5. 绘制原始数据和拟合曲线：

plot(time, X, 'o', t, y2, 'r-', t, y3, 'b-');
legend('原始数据', '2次拟合', '3次拟合');
xlabel('时间');
ylabel('X');

这样就可以得到原始数据和拟合曲线的图像了。图像中，原始数据用圆圈表示，2 次多项式拟合的结果用红色线条表示，3 次多项式拟合的结果用蓝色线条表示。

5. 已知列表函数 x 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 y 1.222 2.984 5.466 8.902 13.592 编写程序，用最小二乘法求形如的拟合函数，并画出图像．用matlab做

在 Matlab 中，可以使用 `polyfit` 函数进行最小二乘法拟合。

首先，将 x 和 y 转换为列向量：

x = [1.0; 2.0; 3.0; 4.0; 5.0];
y = [1.222; 2.984; 5.466; 8.902; 13.592];

然后，使用 `polyfit` 函数进行拟合，其中第一个参数是 x，第二个参数是 y，第三个参数是多项式的次数：

p = polyfit(x, y, 2);

这里我们选择二次多项式，因此次数为 2。

接下来，使用 `polyval` 函数计算拟合后的 y 值：

y_fit = polyval(p, x);

最后，使用 `plot` 函数绘制原始数据和拟合后的曲线：

plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-')
legend('data', 'fit')

完整代码如下：

x = [1.0; 2.0; 3.0; 4.0; 5.0];
y = [1.222; 2.984; 5.466; 8.902; 13.592];

p = polyfit(x, y, 2);
y_fit = polyval(p, x);

plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-')
legend('data', 'fit')

运行结果如下图所示：