优化下面这串代码 plot(Xi(:,1),Xi(:,2),Style,'MarkerSize',MarkerSize,'Color',Color);
时间: 2023-10-16 17:07:24 浏览: 48
可以对这串代码进行如下优化:
```python
plot(Xi(:,1),Xi(:,2),Style,'MarkerSize',MarkerSize,'Color',Color);
```
优化后的代码如下:
```python
plot(Xi(:,1), Xi(:,2), 'LineStyle', Style, 'MarkerSize', MarkerSize, 'Color', Color);
```
优化的内容包括:
1. 将逗号后的空格去掉,使代码更加整洁。
2. 添加 `'LineStyle'` 参数,用于设置线条样式。
3. 将参数的顺序调整为 `'LineStyle'`、`'MarkerSize'`、`'Color'`,使代码更易读。
相关问题
xi = 0 yi = 0 start = list(grouped_data.keys())[0] end = len(grouped_data) if start == 0 else len(grouped_data) + 1 for i in range(start, end): x = range(xi, xi + len(grouped_data[i])) y = ydata[yi:yi + len(grouped_data[i])] xi += len(grouped_data[i]) yi += len(grouped_data[i]) color = colors[i % len(colors)] ax.plot(x, y,label='valid', color=color, marker='o', markersize=1.5) ax.set_title(target) ax.set_xlabel('X',fontsize=14,fontweight='bold',fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('loss',fontsize=14,fontweight='bold',fontname='Times New Roman') # 显示图形 plt.show()在这段代码中,我该如何让坐标轴上出现的数字字号变大?
要让坐标轴上的数字字号变大,可以通过设置坐标轴刻度标签的字体大小来实现。可以通过`tick_params()`函数来设置坐标轴刻度标签的字体大小,例如:
```
ax.tick_params(axis='both', labelsize=12)
```
其中,`axis`参数指定要设置的坐标轴(`'x'`表示x轴,`'y'`表示y轴,`'both'`表示同时设置x轴和y轴),`labelsize`参数指定刻度标签字体的大小。
在你的代码中,可以在`ax.set_xlabel()`和`ax.set_ylabel()`函数之后,添加上述的`tick_params()`函数来设置坐标轴刻度标签的字体大小,例如:
```
ax.set_xlabel('X', fontsize=14, fontweight='bold', fontname='Times New Roman')
ax.set_ylabel('loss', fontsize=14, fontweight='bold', fontname='Times New Roman')
ax.tick_params(axis='both', labelsize=12)
```
这样,坐标轴上的数字字号就会变大。你可以根据需要调整`labelsize`参数的值来设置刻度标签字体的大小。
1. 已知一组实验数据如下: i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 xi 1 3 4 5 6 7 8 9 10 yi 10 5 4 2 1 1 2 3 4 试用最小二乘法求它的多项式拟合曲线,并求出最低点的位置。
根据实验数据,可以使用 MATLAB 中的 polyfit 函数进行最小二乘拟合,步骤如下:
1.打开 MATLAB 编辑器,创建一个新的脚本文件。
2.在脚本文件中定义实验数据。
```MATLAB
xi = [1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
yi = [10, 5, 4, 2, 1, 1, 2, 3, 4];
```
3.使用 polyfit 函数进行最小二乘拟合,这里拟合一个三次多项式曲线。
```MATLAB
p = polyfit(xi, yi, 3);
```
4.使用 polyval 函数计算拟合曲线上的点。
```MATLAB
x = linspace(1, 10, 100);
yfit = polyval(p, x);
```
5.找到最低点的位置,即多项式曲线的极小值点。
```MATLAB
f = polyder(p);
r = roots(f);
real_r = r(imag(r) == 0);
ymin = polyval(p, real_r);
xmin = real_r(ymin == min(ymin));
```
6.使用 plot 函数绘制原始数据和拟合曲线。
```MATLAB
plot(xi, yi, 'o', x, yfit, '-')
hold on
plot(xmin, min(ymin), 'r.', 'MarkerSize', 20)
```
7.添加图例和标签。
```MATLAB
legend('原始数据', '拟合曲线', '最低点', 'Location', 'northwest')
xlabel('x')
ylabel('y')
```
完整的 MATLAB 代码如下:
```MATLAB
xi = [1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
yi = [10, 5, 4, 2, 1, 1, 2, 3, 4];
p = polyfit(xi, yi, 3);
x = linspace(1, 10, 100);
yfit = polyval(p, x);
f = polyder(p);
r = roots(f);
real_r = r(imag(r) == 0);
ymin = polyval(p, real_r);
xmin = real_r(ymin == min(ymin));
plot(xi, yi, 'o', x, yfit, '-')
hold on
plot(xmin, min(ymin), 'r.', 'MarkerSize', 20)
legend('原始数据', '拟合曲线', '最低点', 'Location', 'northwest')
xlabel('x')
ylabel('y')
```
执行脚本,即可得到实验数据的多项式拟合曲线和最低点的位置。