matlab画绝对误差图
时间: 2023-07-13 07:06:47 浏览: 141
要画出绝对误差图,需要先计算出每个数据点的真实值和预测值之间的绝对误差。然后,可以使用MATLAB中的plot函数将这些误差绘制成图形。
下面是一个示例代码,假设有两个向量分别存储了真实值y和预测值y_pred:
```
% 计算绝对误差
abs_error = abs(y - y_pred);
% 绘制误差图
plot(abs_error);
xlabel('数据点');
ylabel('绝对误差');
title('绝对误差图');
```
这个代码会将绝对误差绘制成一个简单的折线图,其中x轴表示数据点的编号,y轴表示绝对误差的大小。你可以根据需要对其他参数进行调整,例如修改标签、颜色和线型等。
相关问题
Matlab 实现绝对误差和模板匹配算法
1. 绝对误差:
绝对误差是指预测值与真实值之间的差值的绝对值。在Matlab中,可以使用abs()函数来计算绝对值。例如,下面的代码计算两个向量之间的绝对误差:
```matlab
x = [1, 2, 3, 4];
y = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5];
abs_error = abs(x - y);
```
2. 模板匹配:
模板匹配是一种图像处理技术,用于在一个大的图像中寻找一个小的图像。在Matlab中,可以使用normxcorr2()函数来实现模板匹配。该函数计算两个矩阵之间的归一化互相关。下面的代码演示了如何使用normxcorr2()函数进行模板匹配:
```matlab
% 加载图像和模板
image = imread('image.jpg');
template = imread('template.jpg');
% 计算归一化互相关
corr_map = normxcorr2(template, image);
% 显示匹配结果
figure, surf(corr_map), shading flat
% 找到最大相关值的位置
[max_corr, max_index] = max(corr_map(:));
[y, x] = ind2sub(size(corr_map), max_index);
% 在原始图像中绘制矩形框
figure, imshow(image), hold on
rectangle('Position', [x-size(template,2)/2, y-size(template,1)/2, size(template,2), size(template,1)], 'EdgeColor', 'g', 'LineWidth', 2);
```
matlab蒙特卡洛计算圆周率,误差绘图
下面是使用Monte Carlo方法计算圆周率的MATLAB代码:
```
N = 10000; % 抛点数
x = rand(1, N);
y = rand(1, N);
r = sqrt(x.^2 + y.^2);
inside = sum(r <= 1);
pi_estimate = 4 * inside / N;
```
其中`N`为抛点数,`x`和`y`为随机抛点的坐标,`r`为抛点到原点的距离,`inside`为落在圆内的点数,`pi_estimate`为计算得到的圆周率近似值。
为了绘制误差图,可以使用以下代码:
```
N_list = [100, 1000, 10000, 100000, 1000000];
pi_list = zeros(size(N_list));
for i = 1:length(N_list)
N = N_list(i);
x = rand(1, N);
y = rand(1, N);
r = sqrt(x.^2 + y.^2);
inside = sum(r <= 1);
pi_list(i) = 4 * inside / N;
end
error = abs(pi_list - pi);
loglog(N_list, error, 'o-');
xlabel('Number of points');
ylabel('Absolute error');
```
其中`N_list`为不同的抛点数,`pi_list`为对应的计算结果,`error`为计算结果与真实值之间的绝对误差,使用`loglog`函数绘制误差随抛点数增加的变化趋势图。