set(gca,'linewidth',2)

时间: 2024-01-09 22:04:01 浏览: 237
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图形对象属性的获得与设置-Matlab全教程

这段代码是用来设置图形对象的轴属性。gca` 是获取当前图形的轴对象的函数。`set()` 函数可以用来设置属性值，第一个参数是要设置属性的对象，第二个参数是属性名，第三个参数是属性值。 在这段代码中，`set(gca,'linewidth',2)` 表示将当前图形的轴对象的线宽设置为2。这意味着绘制在该轴上的线条将具有2个单位的宽度。
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3. set(gca,'linewidth',1); 该命令设定坐标轴线的宽度，这里设置为1单位。 4. set(gca,'FontName','TimeNewRoman','FontSize',5); 这段代码改变坐标轴的字体为"Time New Roman"，并设定字体大小为5。 5. set...
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Matlab基础绘图设置与日期坐标轴示例

对于纵坐标轴，使用set(gca,'YTick',1:1:5)和set(gca,'YTickLabel',1:1:5)设置等间距的刻度和标签，范围设定为set(gca,'Ylim',[-0.40.8])。 2. **图例和标签**：legend('DX','DY','DZ',1,'Orientation','...

matlab set gca gcf

set(gca, 'LineWidth', 2) 要设置当前图形窗口的背景色为红色，可以使用以下命令： set(gcf, 'Color', 'red') 当然，还有很多其他的属性可以通过 "set" 命令来设置。你可以查阅 Matlab 的帮助文档...

解释这行代码：set(gca,'gridline','-','gridcolor','k','linewidth',2,'GridAlpha',0.5); set(gca,'xtick',1:cols+1,'ytick',1:rows+1); set(gca, 'XAxisLocation','top')

第一行代码使用 set 函数来设置 gca (get current axes) 对象的属性，其中 'gridline' 表示网格线的类型为 '-'，'gridcolor' 表示网格线的颜色为黑色，'linewidth' 表示网格线的宽度为 2 像素，'GridAlpha' 表示网格...

修改以下代码，使其能够分别显示并计算四种故障类型的诊断准确率：figure plot(test_simu,'o','linewidth',1.5,'markersize',7) hold on plot(output_test,'+','linewidth',1.5) title(['BP测试集诊断准确率：' num2str(accTest*100) '%'],'fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('类型','fontsize',12) legend('实际类型','诊断类型') grid on set(gca,'ytick',1:6,'yticklabel',names) set(gca,'linewidth',1.5)

set(gca,'linewidth',1.5) 其中，true_type 存储实际类型，diag_type 存储诊断类型。使用循环计算每种故障类型的准确率，并分别显示。最后，绘制带有实际类型和诊断类型的图像，并显示总体诊断准确率。

%% 寻找原始数据位置 [order,location1]=sort(data(:,1),'ascend'); [~,location2]=sort(location1,'ascend'); [order_1,location_1]=sort(data(:,3),'ascend'); [order_2,location_2]=sort(data(:,5),'ascend'); %% pre_1=data(location_1,4); % pre_1=pre_1(location2); reall_1=order_1(location2); pre_2=data(location_2,6); % pre_2=pre_2(location2); % reall_2=order_2(location2); zhijie=data(location1,2); %% figure plot(zhijie ,order,'db','LineWidth',1) hold on plot(pre_1,order,'sc','LineWidth',1) hold on plot(pre_2 ,order,'om','LineWidth',1) hold on plot([0 160],[0 160],'--k','LineWidth',1) set(gca,'fontsize',18) xlabel('\fontname{Times New Roman}Predicted value\fontname{Times New Roman}/MW','FontWeight','bold','FontSize',18,'LineWidth',0.5) ylabel('\fontname{Times New Roman}Actual value\fontname{Times New Roman}/MW','FontWeight','bold','FontSize',18,'LineWidth',0.5) label=legend('\fontname{Times New Roman}None cluster','\fontname{Times New Roman}First cluster','\fontname{Times New Roman}Second cluster','location','best'); set(label,'Fontname', 'Times New Roman','FontWeight','bold','FontSize',18,'LineWidth',0.5) set(gca,'FontName','Times New Roman','linewidth',1.8) set(gca, 'box', 'off') set(gca,'LooseInset',get(gca,'TightInset'))

然后，你根据位置信息重新排序预测值和真实值，并将它们存储在pre_1、reall_1、pre_2和zhijie中。 接下来，你使用figure创建一个新的图形窗口，并使用plot绘制了真实值与预测值之间的对比曲线。其中，...

set(gca,"FontName","Times New Roman","FontSize",12,"LineWidth",1.2);

set(gca,"FontName","Times New Roman","FontSize",12,"LineWidth",1.2)是用于设置图形对象属性的MATLAB代码。其中，gca表示获取当前的坐标轴对象，"FontName"和"FontSize"分别用于设置字体的名称和大小，"LineWidth...

帮我修改以下代码，使其能够分别显示四种故障类型的诊断准确率：% 将实际类型和诊断类型分别存储在不同的变量中 true_type = test_simu; diag_type = output_test; % 绘制图像 figure plot(true_type,'o','linewidth',1.5,'markersize',7) hold on plot(diag_type,'+','linewidth',1.5) title(['BP测试集总体诊断准确率：' num2str(accTest*100) '%'],'fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('类型','fontsize',12) legend('实际类型','诊断类型') grid on set(gca,'ytick',1:6,'yticklabel',names) set(gca,'linewidth',1.5)

set(gca,'linewidth',1.5) subplot(2, 1, 2) bar(acc_type, 'b') title('四种故障类型的诊断准确率', 'fontsize', 12) xlabel('故障类型', 'fontsize', 12) ylabel('准确率', 'fontsize', 12) set(gca, 'xtick', 1:...

set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',22,'LineWidth',2,'Fontweight','bold');这个语句是什么意思

这是一个MATLAB的语句，...- set(gca,'LineWidth',2)：将坐标轴的线宽设置为2。 - set(gca,'Fontweight','bold')：将坐标轴的字体加粗。 其中，gca表示获取当前图形的坐标轴句柄。通过set函数对坐标轴属性进行设置。

帮我改写代码，使四种故障类型能够分别计算准确率并显示在四张图中：accTrain = sum(trainYreal_out==trainYreal)/length(trainYreal); figure plot(trainYreal,'o','linewidth',1.5,'markersize',7) hold on plot(trainYreal_out,'+','linewidth',1.5) title(['DBN训练集诊断准确率：' num2str(accTrain*100) '%'],'fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('类型','fontsize',12) legend('实际类型','诊断类型') grid on set(gca,'ytick',1:6,'yticklabel',names) set(gca,'linewidth',1.5) % 对测试数据进行测试 [testErr,testY_out] = nntest(nn, testXn, testY);

以下是修改后的代码。新增了一个for循环，分别计算四种故障类型的准确率，并在四张图中显示。... set(gca,'linewidth',1.5) end % 对测试数据进行测试 [testErr,testY_out] = nntest(nn, testXn, testY);

修改以下代码：imf = emd(xc);%进行EMD分解各固有模态函数IMF %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % hht谱 figure; subplot(2,2,1) hht(imf,fs,'frequencylimits',[0 25]) caxis([0,0.01]); xlabel('时间/s'); ylabel('频率/Hz'); % axis([0 60 0 25]); set(gca, 'FontSize', 10); %set调用将图像字体设置为10 set(gca,'FontName','Monospaced','FontSize',10,'LineWidth',1); %设置字体格式和线宽 set(gca,'FontName','SimSun','FontSize',10,'LineWidth',1); % 宋体

set(gca,'FontName','Monospaced','FontSize',10,'LineWidth',1); % 设置字体格式和线宽 set(gca,'FontName','SimSun','FontSize',10,'LineWidth',1); % 宋体 修改建议：代码中没有明显的错误，只是有些注释可以...

如何理解 set(gca,'fontsize',basesize,'Fontname','Arial','tickdir','in','linewidth',linewidth,'box','on','Fontweight','bold');

1. set(gca, 'fontsize', basesize)：设置图形中的文本和标签的字体大小为basesize，这通常是用于调整图表中文字的清晰度和易读性。 2. 'Fontname', 'Arial'：指定字体为Arial，这是许多用户喜欢的一种无衬线...

figure plot3(NWP_cluster{1}(:,5),NWP_cluster{1}(:,9),NWP_cluster{1}(:,1),'sb') hold on plot3(NWP_cluster{2}(:,5),NWP_cluster{2}(:,9),NWP_cluster{2}(:,1),'or') hold on plot3(NWP_cluster{3}(:,5),NWP_cluster{3}(:,9),NWP_cluster{3}(:,1),'*k') set(gca,'fontsize',16) xlabel('\fontname{宋体}风速\fontname{Times New Roman}/m/s','FontWeight','bold','FontSize',16,'LineWidth',0.5) ylabel('\fontname{宋体}风向\fontname{Times New Roman}/°','FontWeight','bold','FontSize',16,'LineWidth',0.5) zlabel('\fontname{宋体}温度\fontname{Times New Roman}/℃','FontWeight','bold','FontSize',16,'LineWidth',0.5) Label=legend('\fontname{Times New Roman}Cluster-Ⅰ',... '\fontname{Times New Roman}Cluster-Ⅱ',... '\fontname{Times New Roman}Cluster-Ⅲ','location','best');%... % '\fontname{Times New Roman}Cluster-Ⅳ',... % '\fontname{Times New Roman}Cluster-Ⅴ',... % '\fontname{Times New Roman}Cluster-Ⅵ', legend('boxoff') set(Label,'Fontname', 'Times New Roman','FontWeight','bold','FontSize',16,'LineWidth',1) set(gca,'FontName','Times New Roman','linewidth',1.3) set(gca,'LooseInset',get(gca,'TightInset')) set(gca, 'box', 'off')

set(gca,'FontName','Times New Roman','linewidth',1.3) % 设置坐标轴的字体为Times New Roman，线宽为1.3 set(gca,'LooseInset',get(gca,'TightInset')) % 调整图形窗口的边距 set(gca, 'box', 'off') % 关闭...

set(gca,'ygrid','on','gridlinestyle','-','Gridalpha',0.3,'GridColor','k','linewidth',1)

具体来说，'ygrid','on'表示显示y轴网格线，'gridlinestyle','-''表示网格线样式为实线，'Gridalpha',0.3表示网格线透明度为0.3，'GridColor','k'表示网格线颜色为黑色，'linewidth',1表示网格线宽度为1。

function drawPath(path,G,flag) xGrid=size(G,2); drawShanGe(G,flag) hold on title('基于蜣螂优化算法的栅格地图机器人路径规划') set(gca,'XtickLabel','') set(gca,'YtickLabel','') L=size(path,1); Sx=path(1,1)-0.5; Sy=path(1,2)-0.5; plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 起点 for i=1:L-1 plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10) hold on pause(0.5) end Ex=path(end,1)-0.5; Ey=path(end,2)-0.5; plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5);

这个函数是用来绘制路径图像的，其中path是路径矩阵，G是地图，flag是是否绘制障物的标志。函数没有输出，而是图像中显示路径和地图。 函数首先据flag参数绘制地图的障碍物然后绘制起点和终点，并设置图像标题和...

改写以下代码，使其能够分别计算四种故障类型的诊断准确率，然后让这四种故障类型分别画图：view (net) inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); test_simu=round(test_simu); % 就近取整 accTest = sum(test_simu==output_test)/length(output_test); figure plot(test_simu,'o','linewidth',1.5,'markersize',7) hold on plot(output_test,'+','linewidth',1.5) title(['BP测试集诊断准确率：' num2str(accTest*100) '%'],'fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('类型','fontsize',12) legend('实际类型','预测类型') grid on set(gca,'ytick',1:6,'yticklabel',names) set(gca,'linewidth',1.5)

set(gca,'linewidth',1.5) end 修改后的代码将原来的一张图分成了四个子图，每个子图表示一种故障类型的预测结果，并在标题中显示了该类型的诊断准确率。同时，也修改了计算准确率的代码，使其可以分别计算四...

改写以下代码，使其能够实现“准确率 = （真阳性数 + 真阴性数）/ 总样本数”的功能，并分别计算四种故障类型诊断准确率生成四张图：% 对测试数据进行测试 [testErr,testY_out] = nntest(nn, testXn, testY); % 转为实际类别 [~,testYreal_out] = max(testY_out'); testYreal_out = testYreal_out'; % 计算准确率 accTest = sum(testYreal_out==testYreal)/length(testYreal); figure plot(testYreal,'o','linewidth',1.5,'markersize',7) hold on plot(testYreal_out,'+','linewidth',1.5) title(['DBN测试集诊断准确率：' num2str(accTest*100) '%'],'fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('类型','fontsize',12) legend('实际类型','诊断类型') grid on set(gca,'ytick',1:6,'yticklabel',names) set(gca,'linewidth',1.5)

以下是改写后的代码，实现“准确率 = （真阳性数 + 真阴性数）/ 总样本数”的功能，并分别计算四种故障类型诊断准确率生成四张图： % 对测试数据进行测试 [testErr, testY_out] = nntest...set(gca,'linewidth',1.5)
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3. **调整线条宽度**：使用set(gca,'linewidth',2)命令可以改变当前坐标轴上所有线条的宽度，这里设置为2。 4. **设置标题和标题字体**：title函数用于添加图形标题，set函数可以修改标题的字体大小和颜色，...

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