import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。

接下来选择第3行第4列作为当前子图，并使用plot函数绘制一个由两个点连成的蓝色线段。最后使用subplots_adjust函数来调整子图之间的间距，并使用show函数显示图形。

相关问题

讲解：import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt x = np . linspace (0,2* np . pi ,500)y1= np . sin ( x ) y2= np . cos ( x )y3= np . sin ( x * x ) plt . figure (1) ax1= plt . subplot (2,2,1) ax2= plt . subplot (2,2,2) ax3= plt . subplot (212, facecolor =' y ') plt . sca (ax1) plt . plot ( x ,y1, color =' red ') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax2) plt . plot ( x ,y2,' b --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . sca (ax3) plt . plot ( x ,y3,' g --') plt . ylim (-1.2,1.2) plt . show () #创建自变量数组 #创建函数值数组 #创建图形 ＃第一行第一列图形＃第一行第二列图形＃第二行 #选择ax1 #绘制红色曲线# 限制 y 坐标轴范围 # 选择ax2 #绘制蓝色曲线＃选择ax3

这段代码是用于绘制三个不同的正弦函数的图像，并且使用了 matplotlib 库进行绘制，并使用了子图的方式展示图像。具体解释如下：

1. 导入 numpy 和 matplotlib 库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 利用 numpy 库中的 `linspace` 函数生成一个包含 500 个元素的数组：

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 500)

这个数组表示从 0 到 2π 的等差数列，共有 500 个元素。

3. 利用 numpy 库中的 `sin` 和 `cos` 函数分别计算三个不同的正弦函数的值：

y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x*x)

4. 利用 matplotlib 库中的 `figure` 函数创建一个绘图窗口，并设置窗口的编号为 1：

plt.figure(1)

5. 利用 matplotlib 库中的 `subplot` 函数创建三个子图，并将第一个子图的编号设为 (2, 2, 1)，第二个子图的编号设为 (2, 2, 2)，第三个子图的编号设为 (2, 1, 2)，其中最后一个子图的背景色为黄色：

ax1 = plt.subplot(2, 2, 1)
ax2 = plt.subplot(2, 2, 2)
ax3 = plt.subplot(212, facecolor='y')

6. 利用 matplotlib 库中的 `sca` 函数选择要绘制图像的子图：

plt.sca(ax1)
plt.plot(x, y1, color='red')
plt.ylim(-1.2, 1.2)

plt.sca(ax2)
plt.plot(x, y2, 'b--')
plt.ylim(-1.2, 1.2)

plt.sca(ax3)
plt.plot(x, y3, 'g--')
plt.ylim(-1.2, 1.2)

第一段代码选择第一个子图，绘制红色的正弦函数曲线，然后限制 y 坐标轴的范围为 -1.2 到 1.2 之间。第二段代码选择第二个子图，绘制蓝色的余弦函数曲线，然后限制 y 坐标轴的范围为 -1.2 到 1.2 之间。第三段代码选择第三个子图，绘制绿色的正弦函数曲线，然后限制 y 坐标轴的范围为 -1.2 到 1.2 之间。

7. 利用 matplotlib 库中的 `show` 函数显示绘图窗口：

plt.show()

最后，生成了一个编号为 1 的绘图窗口，该窗口包含三个子图，分别展示了三个不同的正弦函数的图像。其中第一个子图展示了红色的正弦函数曲线，第二个子图展示了蓝色的余弦函数曲线，第三个子图展示了绿色的正弦函数曲线，每个子图的 y 坐标轴范围都被限制在 -1.2 到 1.2 之间。

from catboost import CatBoostClassifier import pandas as pd # 导入pandas工具库 import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ Q 系统噪声 R 测量噪声 X(k|k-1) 上一次状态预测结果 X(k-1|k-1) 上一时刻的最优预测值 P(k|k-1) X(k|k-1)对应的convariance协方差 P(k-1|k-1) X(k-1|k-1) 对应的convariance协方差 """ x_last = 0 p_last = 0 Q = 0.01 # 系统噪声 R = 0.5 # 测量噪声 def kalman(z_measure, x_last=0, p_last=0, Q=0.018, R=0.0542): x_mid = x_last p_mid = p_last + Q kg = p_mid / (p_mid + R) x_now = x_mid + kg * (z_measure - x_mid) p_now = (1 - kg) * p_mid p_last = p_now x_last = x_now return x_now, p_last, x_last path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x = list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] for i in range(len(x)): pred, p_last, x_last = kalman(x[i], x_last, p_last, Q, R) y.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 把python代码转成matlab代码

Sure! Here's the equivalent MATLAB code for your Python code:

Q = 0.01;  % 系统噪声
R = 0.5;  % 测量噪声

x_last = 0;
p_last = 0;

path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx';
data_B = xlsread(path);
x = data_B(:, 1);
y = zeros(size(x));

for i = 1:length(x)
    x_mid = x_last;
    p_mid = p_last + Q;
    kg = p_mid / (p_mid + R);
    x_now = x_mid + kg * (x(i) - x_mid);
    p_now = (1 - kg) * p_mid;
    p_last = p_now;
    x_last = x_now;
    y(i) = x_now;
end

ax1 = subplot(1,2,1);
plot(x, 'g');  % 测量值
ax2 = subplot(1,2,2);
plot(y, 'r');  % 预测值

Please note that in MATLAB, you will need to use the `xlsread` function to read data from an Excel file. Also, the `subplot` function is used to create subplots, and the color should be specified as a string ('g' for green and 'r' for red).