如何用matlab画一个函数的密度图

1. 首先，我们需要定义一个函数。例如，我们可以定义一个正态分布函数：

function y = normal_distribution(x, mu, sigma)
y = exp(-(x-mu).^2/(2*sigma^2))/(sigma*sqrt(2*pi));
end

这个函数的参数分别为 `x`，`mu` 和 `sigma`，代表自变量、均值和标准差。

2. 接下来，我们需要生成一些数据来绘制密度图。我们可以使用 `normrnd` 函数生成一些符合正态分布的随机数：

data = normrnd(0, 1, 1000, 1);

这个语句会生成一个 1000 行 1 列的数组，每个元素都是符合均值为 0，标准差为 1 的正态分布的随机数。

3. 现在我们可以使用 `ksdensity` 函数计算密度估计：

[f, x] = ksdensity(data);

这个语句会返回密度估计的值 `f` 和对应的自变量 `x`。

4. 最后，我们可以使用 `plot` 函数绘制密度图：

plot(x, f);

这个语句会绘制密度估计值 `f` 对应的自变量 `x` 的图像。

完整代码如下：

function y = normal_distribution(x, mu, sigma)
y = exp(-(x-mu).^2/(2*sigma^2))/(sigma*sqrt(2*pi));
end

data = normrnd(0, 1, 1000, 1);
[f, x] = ksdensity(data);
plot(x, f);

运行代码后会得到一个正态分布的密度图。