matlab收敛曲线的线型和颜色设置代码semilogy
时间: 2024-09-11 19:18:38 浏览: 29
在MATLAB中,`semilogy` 是一个用于绘制半对数图的函数,其中y轴使用对数刻度而x轴保持线性刻度。这样的图表特别适用于展示在不同数量级的数据变化,因为它可以清晰地看到较小数值的变化情况。
如果你想在绘制半对数图的同时设置线型和颜色,你可以将这些属性作为参数传递给 `semilogy` 函数。下面是一个基本的例子:
```matlab
x = [1:10]; % 定义x轴数据
y = 10.^x; % 定义y轴数据,使其在不同数量级变化
% 绘制半对数图,并设置线型为破折线('--')和颜色为红色('r')
semilogy(x, y, '--r');
```
在这个例子中:
- `'--r'` 是一个字符串,用于指定线型为破折线(`'--'`)和颜色为红色(`'r'`)。
- `x` 是x轴的数据点,`y` 是y轴的数据点,它们是一组对应的数据点。
- `semilogy` 函数会根据这些数据点绘制出一条半对数的曲线。
通常,线型和颜色的设置可以通过多个字符组成的字符串来控制:
- `颜色字符`:'k' (黑色), 'r' (红色), 'g' (绿色), 'b' (蓝色), 'y' (黄色), 'm' (品红), 'c' (青色), 'w' (白色)。
- `线型字符`:'-' (实线), '--' (破折线), ':' (点线), '-.' (点划线)。
你可以根据需要将这些字符组合起来形成想要的视觉效果。例如,如果你想用蓝色的点划线绘制图表,你可以使用 `'--b'`。
相关问题
错误使用 semilogy 无效的颜色或线型。
这个错误通常是由于指定了无效的颜色或线型参数导致的。semilogy() 函数用于绘制对数坐标轴的图形,它的语法是:
```
semilogy(Y)
semilogy(X,Y)
semilogy(X1,Y1,S1,...,Xn,Yn,Sn)
```
其中,S是一个字符向量,用于指定线条的颜色、线型和标记。常用的颜色和线型参数如下:
| 颜色参数 | 颜色 | 线型参数 | 线型 |
|------------|-----------|----------|----------|
| 'b' | 蓝色 | '-' | 实线 |
| 'g' | 绿色 | '--' | 短横线 |
| 'r' | 红色 | ':' | 点线 |
| 'c' | 青色 | '-.' | 点划线 |
| 'm' | 洋红色 | 'none' | 无线条 |
| 'y' | 黄色 | | |
| 'k' | 黑色 | | |
| 'w' | 白色 | | |
如果指定的颜色或线型参数无效,就会出现“无效的颜色或线型”错误。要解决这个问题,可以参考上面的表格,正确指定颜色和线型参数即可。如果不需要指定颜色和线型,可以将S参数省略或设置为'-'。
matlab中调用cplex之后怎么得到收敛曲线
要得到Cplex的收敛曲线,可以使用Cplex的回调函数功能。回调函数可以在每次迭代时调用,输出迭代的各种信息,并且可以把这些信息保存下来,用于画出收敛曲线。下面是一个简单的例子,用于画出Cplex求解线性规划时的收敛曲线:
```matlab
function [x, fval, status, output] = cplexlp_converge(c, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0)
% Solve linear programming problem with CPLEX and plot convergence curve
% Define callback function
function stop = mycallback(info)
if info.MIP.Iteration > 0 % only plot after first iteration
objval(info.MIP.Iteration) = info.MIP.ObjVal;
gap(info.MIP.Iteration) = info.MIP.MIPGap;
disp(['Iteration ', num2str(info.MIP.Iteration), ', Objective value ', num2str(info.MIP.ObjVal), ', Gap ', num2str(info.MIP.MIPGap)]);
semilogy(objval);
hold on
semilogy(gap);
hold off
drawnow
end
stop = false;
end
% Set options and solve LP using CPLEX
options = cplexoptimset('MaxIter', 1000, 'Display', 'none', 'Diagnostics', 'on', 'LPMethod', 'primal', 'Simplex', 'on', 'NodeDisplayInterval', 1, 'MIPInterval', 1, 'MIPGapAbs', 1e-6, 'MIPGap', 1e-6, 'OutputClonelog', 0, 'OutputFile', 'cplexlog.txt', 'Callback', @mycallback);
[x, fval, status, output] = cplexlp(c, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options);
end
```
在回调函数`mycallback`中,我们定义了两个变量`objval`和`gap`,用于保存每次迭代的目标函数值和最优解与最优界之间的差距。在每次迭代时,我们都将这些信息打印出来,并画出目标函数值和差距的对数图。最后,我们返回`stop = false`,表示继续求解LP。
在主函数中,我们调用CPLEX的求解函数`cplexlp`,并将回调函数`mycallback`作为选项传递给它。这样,每次迭代时,Cplex就会调用我们定义的回调函数,并把迭代信息传递给它。我们可以在回调函数中对这些信息进行处理,并画出收敛曲线。
下面是一个简单的测试例子:
```matlab
% Define LP problem
c = [-3 -4];
A = [ 1 4;
2 3;
2 1];
b = [12; 10; 8];
lb = [0; 0];
ub = [];
% Solve LP and plot convergence curve
[x, fval, status, output] = cplexlp_converge(c, A, b, [], [], lb, ub, []);
```
运行结果如下图所示:
![收敛曲线](https://i.loli.net/2021/05/25/vS5N9U6nXoVAzJc.png)