p = polyfit(x, y, 2); xx = linspace(1, 5, 100); yy = polyval(p, xx); plot(x, y, 'o', xx, yy);
时间: 2024-06-05 14:10:15 浏览: 14
这段代码是用来进行二次多项式拟合,并将拟合曲线绘制出来。
其中,x 和 y 是输入的数据点,polyfit 函数用来拟合一个二次多项式,返回的 p 是一个包含三个系数的向量,分别代表二次项系数、一次项系数和常数项系数。linspace 函数用来创建一个包含 100 个元素的等差数列,起点为 1,终点为 5,用来生成横轴坐标。polyval 函数用来将 p 中的系数代入二次多项式公式中,生成纵轴坐标。最后用 plot 函数将数据点和拟合曲线绘制出来。
需要注意的是,这段代码假设输入的数据点能够较好地用一个二次函数拟合,如果数据的实际分布与二次函数不符,拟合结果可能并不准确。
相关问题
a1=polyfit(i,u,3) i1=linspace(0,1,0.01) u1=polyval(a1,i1) plot(i1,u1)为什么画不出来图
可能有以下几个原因:
1. 变量 `i` 和 `u` 没有被定义或赋值,导致无法进行多项式拟合。
2. `linspace` 函数中的第三个参数应该是样本数量而不是起止点之间的步长,应该修改为 `linspace(0, 1, 101)`。
3. 没有调用 `matplotlib` 库中的 `show()` 函数,导致无法显示图像。
你可以尝试修改代码并运行:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据
i = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
u = np.array([0, 2, 4, 6, 8])
# 多项式拟合
a1 = np.polyfit(i, u, 3)
# 绘制拟合曲线
i1 = np.linspace(0, 1, 101)
u1 = np.polyval(a1, i1)
plt.plot(i1, u1)
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码会将五个点 `(0, 0)`, `(1, 2)`, `(2, 4)`, `(3, 6)`, `(4, 8)` 进行三次多项式拟合,并绘制出拟合曲线。如果你想使用自己的数据,只需要将 `i` 和 `u` 数组替换为自己的即可。
% 原始数据 F = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]; % 外力 x = [10 10.2 10.7 11.4 12.4 13.6 15.1 16.8 18.8 21 23.5 26.2]; % 长度 % 进行三阶多项式拟合 p = polyfit(x, F, 3); % 输出拟合系数 a1 = p(1); a2 = p(2); a3 = p(3); % 绘制测试数据点和拟合曲线 x_fit = linspace(min(x), max(x), 100); F_fit = polyval(p, x_fit); figure; plot(x, F, 'o'); hold on; plot(x_fit, F_fit, '-'); xlabel('长度'); ylabel('外力'); legend('测试数据点', '拟合曲线');帮我优化这个matlab代码
优化后的代码如下:
```matlab
F = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]; % 原始数据
x = [10 10.2 10.7 11.4 12.4 13.6 15.1 16.8 18.8 21 23.5 26.2]; % 外力
% 三阶多项式拟合
p = polyfit(x, F, 3);
% 绘制测试数据点和拟合曲线
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
F_fit = polyval(p, x_fit);
figure;
plot(x, F, 'o', x_fit, F_fit, '-');
xlabel('长度');
ylabel('外力');
legend('测试数据点', '拟合曲线');
```
主要优化如下:
1. 将绘图命令合并到一个 `plot` 函数中,减少了绘图的时间和代码行数;
2. 去掉了无用的拟合系数计算,减少了计算时间和代码行数。
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