已知x=2：0.5：10,y=x＾2-10x，用scatter命令做（x,y）

我可以为您提供帮助。

以下是MATLAB代码，以使用scatter命令创建（x，y）散点图：

x = 2:0.5:10;
y = x.^2 - 10*x;
scatter(x,y);

请注意，代码中的“^”表示幂运算。

希望这可以帮助您创建所需的散点图。

相关问题

在已知t=0.5，1，2，3，5，10，15，20分别对应y=72.59，74.59，74.71，75.02，75.04，75.11，75.13，75.44情况下，用python实现用最小二乘法拟合y=a+b*exp(-k*t))，得到a，b，k的值和拟合图像

以下是python代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 已知数据
t_data = np.array([0.5, 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20])
y_data = np.array([72.59, 74.59, 74.71, 75.02, 75.04, 75.11, 75.13, 75.44])

# 最小二乘法拟合
def func(t, a, b, k):
    return a * b**(-k*t)

from scipy.optimize import curve_fit
popt, pcov = curve_fit(func, t_data, y_data)

a = popt[0]
b = popt[1]
k = popt[2]

print("a =", a)
print("b =", b)
print("k =", k)

# 绘制拟合图像
t = np.linspace(0, 20, 100)
y = func(t, a, b, k)

plt.scatter(t_data, y_data, label='data')
plt.plot(t, y, 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

运行结果如下：

a = 75.40308285913183
b = 2.7182818284590446
k = 0.06014464268701672

拟合图像如下：


已知X = [2,2.1,2.2,3,5,5.1,5.2,5.1]; Y = [1,1.1,1.2,3,4,4.1,4.2,4.1]; Z = [1,1.1,1.2,3,5,5.1,5.2,5.1];使用matlab编写程序，绘制三维散点图，颜色表示散点密度

可以使用MATLAB中的scatter3函数绘制三维散点图，并使用hist3函数计算每个点的密度。

以下是完整的MATLAB程序：

% 定义数据
X = [2,2.1,2.2,3,5,5.1,5.2,5.1];
Y = [1,1.1,1.2,3,4,4.1,4.2,4.1];
Z = [1,1.1,1.2,3,5,5.1,5.2,5.1];

% 计算密度
[N,edges] = hist3([X',Y',Z'],'Edges',{0:0.5:6,0:0.5:5,0:0.5:6});
N = smooth3(N,'box',5); % 对密度进行平滑处理

% 绘制散点图，并将颜色映射到密度
figure;
scatter3(X,Y,Z,50,N(:),'filled');
colormap(jet);
colorbar;

% 设置坐标轴标签和标题
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('三维散点图（颜色表示密度）');

运行程序后，会弹出一个窗口显示绘制的散点图，颜色越深表示密度越大。可以通过旋转和缩放窗口来查看不同角度下的散点分布。