load("tb2.txt") x = tb2(1,[2:20]); y = tb2([2:5],1)'; z = tb2([2:5],[2:20]); [C,h] = contour(x,y,z); clabel(C,h) set(gca,'DataAspectRatio',[1 1 1])

这段 Matlab 代码主要实现了以下功能：

1. 从文件 `tb2.txt` 中加载数据，并赋值给变量 `tb2`。
2. 从 `tb2` 中提取出第一行的第 2 列到第 20 列的数据，赋值给变量 `x`。
3. 从 `tb2` 中提取出第 2 行到第 5 行的第一列数据，转置后赋值给变量 `y`。
4. 从 `tb2` 中提取出第 2 行到第 5 行，第 2 列到第 20 列的数据，赋值给变量 `z`。
5. 使用 `contour` 函数生成二维等高线图，并将返回值分别赋值给变量 `C` 和 `h`。
6. 使用 `clabel` 函数添加等高线标签。
7. 使用 `set` 函数设置当前图形对象的数据纵横比为 1:1:1。

需要注意的是，这段代码的正确执行需要保证当前目录下存在名为 `tb2.txt` 的文件，并且文件中的数据格式符合要求。

相关问题

如何保证当前目录下存在名为 tb2.txt 的文件

您可以使用 `pwd` 命令查看当前 MATLAB 的工作目录。将 `tb2.txt` 文件放在该目录下即可保证当前目录下存在名为 `tb2.txt` 的文件。

如果 `tb2.txt` 文件不在当前工作目录下，您可以使用 `cd` 命令更改当前 MATLAB 的工作目录，使其指向文件所在的目录。例如，如果 `tb2.txt` 文件在 `D:\data` 目录下，可以使用以下命令更改工作目录：

cd D:\data

这样，您就可以在 MATLAB 中访问该目录下的文件了。

已知表TB1、TB2的主键均为C1，且记录数均为1000万。一个关联查询如下: SELECT * FROM TB1, TB2 WHERE TB1.C1=TB2.C1 AND TB1.C2=1 AND TB2.C2<100; 如果TB1.C2=1匹配的记录数为100，TB2.C2<100匹配的记录数为100万。请估算以下哪个执行计划的性能会最好？ A USE_NL(TB2) LEADING(TB1 TB2) B USE_NL(TB1) LEADING(TB2 TB1) C USE_MERGE(TB2) LEADING(TB1 TB2) D USE_MERGE(TB1) LEADING(TB2 TB1)

对于给定的关联查询 SELECT * FROM TB1, TB2 WHERE TB1.C1=TB2.C1 AND TB1.C2=1 AND TB2.C2<100，如果TB1.C2=1匹配的记录数为100，TB2.C2<100匹配的记录数为100万，估算以下哪个执行计划的性能会最好。

在这种情况下，考虑到TB2.C2<100匹配的记录数为100万，使用Nested-Loop Join可能会导致较高的成本，因为需要遍历大量的TB2记录来匹配条件。因此，Merge Join可能是更好的选择。

对于Merge Join，需要确保关联列上有合适的索引。根据查询条件，TB1.C1和TB2.C1是关联列，并且主键均为C1，因此可以假设这两列已经有索引。

根据给定的选项：

A. USE_NL(TB2) LEADING(TB1 TB2)：这将使用Nested-Loop Join算法，以TB1为驱动表。由于TB2.C2<100匹配的记录数较大，使用Nested-Loop Join可能不是最佳选择。

B. USE_NL(TB1) LEADING(TB2 TB1)：这将使用Nested-Loop Join算法，以TB2为驱动表。由于TB2.C2<100匹配的记录数较大，使用Nested-Loop Join可能不是最佳选择。

C. USE_MERGE(TB2) LEADING(TB1 TB2)：这将使用Merge Join算法，以TB1为驱动表。由于Merge Join可以利用索引进行排序和合并操作，可能是较好的选择之一。

D. USE_MERGE(TB1) LEADING(TB2 TB1)：这将使用Merge Join算法，以TB2为驱动表。由于Merge Join可以利用索引进行排序和合并操作，可能是较好的选择之一。

综上所述，选项C和选项D（USE_MERGE(TB2) LEADING(TB1 TB2) 和 USE_MERGE(TB1) LEADING(TB2 TB1)）可能是性能最好的执行计划之一。无法确定哪个是绝对最好的，具体的性能表现还需要根据数据库实际情况和执行计划的评估来确定。