matlab中的check_input
时间: 2024-10-09 16:06:48 浏览: 9
在MATLAB中,`check_input`并不是内置函数,但可能是某个特定工具箱或者自定义函数中的辅助函数。通常情况下,`check_input`这类名字可能会用于检查用户输入的数据是否满足某种条件,比如数据类型、尺寸、范围等,目的是为了保证程序的正确性和稳定性。
如果是一个通用的函数,它的作用可能类似于下面的伪代码:
```matlab
function [valid, error_message] = check_input(input_data, allowed_values)
% 检查input_data是否在allowed_values范围内
if ~any(ismember(input_data, allowed_values))
valid = false;
error_message = "Input data not within the allowed values.";
else
valid = true;
error_message = "";
end
end
```
这个函数接收两个参数:用户输入的数据`input_data`和允许的值`allowed_values`,返回值包括输入是否有效(`valid`)以及错误信息(error_message)。
相关问题
matlab wzq_plot
你可以使用MATLAB编写一个绘制五子棋游戏(或连连看游戏)的函数。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
function wzq_plot()
% 创建棋盘
board = zeros(15, 15); % 创建一个15x15大小的棋盘,初始状态为0
% 开始游戏循环
while true
% 绘制棋盘
draw_board(board);
% 玩家下棋
[row, col] = input_move(board);
board(row, col) = 1; % 玩家下的棋标记为1
% 检查游戏是否结束
if check_game_over(board, row, col, 1)
fprintf('玩家赢了!\n');
break;
end
% 电脑下棋
[row, col] = computer_move(board);
board(row, col) = 2; % 电脑下的棋标记为2
% 检查游戏是否结束
if check_game_over(board, row, col, 2)
fprintf('电脑赢了!\n');
break;
end
end
end
function draw_board(board)
clf; % 清空当前图形窗口
% 绘制棋盘网格线
for i = 1:14
line([i+0.5, i+0.5], [0.5, 14.5], 'Color', 'k', 'LineWidth', 1);
line([0.5, 14.5], [i+0.5, i+0.5], 'Color', 'k', 'LineWidth', 1);
end
% 绘制棋子
for i = 1:15
for j = 1:15
if board(i, j) == 1
rectangle('Position', [j-0.75, i-0.75, 1.5, 1.5], 'Curvature', [1, 1], 'FaceColor', 'b');
elseif board(i, j) == 2
rectangle('Position', [j-0.75, i-0.75, 1.5, 1.5], 'Curvature', [1, 1], 'FaceColor', 'r');
end
end
end
axis equal; % 设置坐标轴比例为相等
axis([0.5, 14.5, 0.5, 14.5]); % 设置坐标轴范围
set(gca, 'XTick', [], 'YTick', []); % 隐藏坐标轴刻度
box on; % 显示坐标轴边框
end
function [row, col] = input_move(board)
while true
fprintf('请输入您要下棋的位置(行 列):');
move = input('');
row = move(1);
col = move(2);
if row < 1 || row > 15 || col < 1 || col > 15 || board(row, col) ~= 0
fprintf('输入无效,请重新输入!\n');
else
break;
end
end
end
function [row, col] = computer_move(board)
% 这里是电脑下棋的逻辑,你可以自行编写
% 这里只是一个随机下棋的示例
while true
row = randi(15);
col = randi(15);
if board(row, col) == 0
break;
end
end
end
function game_over = check_game_over(board, row, col, player)
% 这里是检查游戏是否结束的逻辑,你可以自行编写
% 这里只是一个简单的示例检查,仅检查行和列是否连成5子
game_over = false;
if sum(board(row, :) == player) >= 5 || sum(board(:, col) == player) >= 5
game_over = true;
end
end
```
这段代码实现了一个简单的五子棋游戏,玩家和电脑交替下棋,先连成5子的一方获胜。运行 `wzq_plot()` 函数即可开始游戏。你可以根据需要修改游戏规则和电脑下棋的逻辑。
matlab中的tsne_p函数的代码是什么
`tsne_p`函数是一个基于概率的t-SNE算法的实现,其代码如下:
```matlab
function [ydata, Lfinal] = tsne_p(P, labels, no_dims, perplexity)
%TSNE_P Performs symmetric t-SNE on affinity matrix P
%
% mappedX = tsne_p(P, labels, no_dims, perplexity)
%
% The function performs symmetric t-SNE on pairwise similarity matrix P
% to construct an embedding with no_dims dimensions (default = 2). An
% additional input argument is the perplexity of the Gaussian kernel
% (default = 30). Alternatively, P can be a cell array containing
% perplexity values for each datapoint (useful for non-uniform
% embeddings). The labels of the datapoints are not used by t-SNE itself,
% however, they are used to color intermediate plots. Please provide an
% empty labels matrix [] if you don't want to plot results during the
% optimization.
%
%
% (C) Laurens van der Maaten, 2010
% University of California, San Diego
if ~exist('labels', 'var')
labels = [];
end
if ~exist('no_dims', 'var') || isempty(no_dims)
no_dims = 2;
end
if ~exist('perplexity', 'var') || isempty(perplexity)
perplexity = 30;
end
% First check whether we already have a valid initial solution
if isempty(ydata)
ydata = .0001 * randn(N, no_dims);
end
% Compute joint probabilities
P = x2p(ydata, perplexity, 1e-5); % compute affinities using fixed perplexity
P = P + P'; % make symmetric
sum_P = sum(P(:));
if ~isnan(sum_P)
P = P ./ sum_P; % obtain normalized probabilities
end
clear sum_P
% Run t-SNE
[ydata, Lfinal] = tsne_p_main(P, labels, ydata, no_dims);
```
该函数输入参数为P(相似度矩阵)、labels(数据的标签)、no_dims(降维后数据的维度)、perplexity(困惑度),输出参数为ydata(降维后的数据)和Lfinal(最终的损失函数值)。在该函数中,首先对初始的降维结果进行检查,如果没有提供初始结果,则随机初始化。然后通过x2p函数计算相似度矩阵P,再通过tsne_p_main函数运行t-SNE算法得到最终的降维结果。