写出一个用matlab画图的代码

以下是一个使用Matlab画图的代码示例：

% 创建数据
T = [300, 310, 320, 330];
m = [999.61, 995.61, 991.20, 986.38];

% 创建图窗
figure

% 绘制折线图
plot(T, m, 'linewidth', 1.5, 'LineStyle', '-.')

% 添加标题和坐标轴标签
title('温度与质量关系图')
xlabel('温度')
ylabel('质量')

% 显示图例
legend('质量')

% 保持图形
hold on

% 绘制散点图
scatter(T, m, 'filled')

% 结束图形保持
hold off

这段代码使用`plot`函数绘制了折线图，并使用`scatter`函数绘制了散点图。通过设置参数可以调整线条的样式、宽度和散点的填充等。最后，添加了标题、坐标轴标签和图例，使图形更加完整和易于理解。

相关问题

写出三个用MATLAB演示洛伦兹力的代码

以下是三个用MATLAB演示洛伦兹力的代码：

1. 通过三维绘图演示洛伦兹力的效果

% 定义常量
m = 1; % 质量
q = 1; % 电荷
E0 = [0, 0, 0]; % 电场
B0 = [0, 0, 1]; % 磁场
v0 = [1, 0, 0]; % 初始速度
tspan = [0 10]; % 积分区间

% 定义微分方程
f = @(t, Y) [Y(4:6); (q/m)*(E0 + cross(Y(4:6), B0))];

% 解微分方程
[t, Y] = ode45(f, tspan, [0 0 0 v0]);

% 绘制三维图像
figure
plot3(Y(:,1), Y(:,2), Y(:,3),'linewidth',2)
grid on
xlabel('X')
ylabel('Y')
zlabel('Z')
title('洛伦兹力三维绘图')

2. 绘制洛伦兹力在 x-z 平面和 y-z 平面上的投影图像

% 定义常量
m = 1; % 质量
q = 1; % 电荷
E0 = [0, 0, 0]; % 电场
B0 = [0, 0, 1]; % 磁场
v0 = [1, 0, 0]; % 初始速度
tspan = [0 10]; % 积分区间

% 定义微分方程
f = @(t, Y) [Y(4:6); (q/m)*(E0 + cross(Y(4:6), B0))];

% 解微分方程
[t, Y] = ode45(f, tspan, [0 0 0 v0]);

% 绘制投影图像
figure
subplot(2,1,1)
plot(Y(:,1), Y(:,3),'linewidth',2)
grid on
xlabel('X')
ylabel('Z')
title('洛伦兹力在x-z平面上的投影图')
subplot(2,1,2)
plot(Y(:,2), Y(:,3),'linewidth',2)
grid on
xlabel('Y')
ylabel('Z')
title('洛伦兹力在y-z平面上的投影图')

3. 绘制洛伦兹力对时间的变化曲线

% 定义常量
m = 1; % 质量
q = 1; % 电荷
E0 = [0, 0, 0]; % 电场
B0 = [0, 0, 1]; % 磁场
v0 = [1, 0, 0]; % 初始速度
tspan = [0 10]; % 积分区间

% 定义微分方程
f = @(t, Y) [Y(4:6); (q/m)*(E0 + cross(Y(4:6), B0))];

% 解微分方程
[t, Y] = ode45(f, tspan, [0 0 0 v0]);

% 计算速度和加速度的大小
v = sqrt(Y(:,4).^2 + Y(:,5).^2 + Y(:,6).^2);
a = abs(q*B0(3)/m)*v;

% 绘制变化曲线
figure
plot(t, v, 'linewidth',2,'DisplayName','速度')
hold on
plot(t, a, 'linewidth',2,'DisplayName','加速度')
grid on
xlabel('时间')
ylabel('大小')
title('洛伦兹力对时间的变化曲线')
legend

请用matlab代码写出上述画图程序

以下是用MATLAB代码绘制关联维数随嵌入空间维数变化的曲线图的示例代码：

% 定义Logistic映射的参数
u = 4.0; % 参数u
x0 = 0.8233; % 初始值

% 定义嵌入空间和嵌入间隔
p_min = 2; % 最小嵌入空间维数
p_max = 10; % 最大嵌入空间维数
g = 1; % 嵌入间隔

% 定义相关积分的参数
r_min = 0.01; % 最小半径
r_max = 0.5; % 最大半径
dr = 0.01; % 半径变化步长

% 初始化关联维数v和半径r的数组
v = zeros(p_max-p_min+1, 1);
r = r_min:dr:r_max;

% 计算不同嵌入空间维数下的关联维数
for p = p_min:p_max
    % 计算相空间中的点
    N = 1000; % 点的数量
    x = zeros(N, p);
    x(1,:) = x0;
    for i = 2:N
        x(i,:) = u * x(i-1,:) .* (1 - x(i-1,:));
    end
    
    % 计算相关积分
    C = zeros(length(r), 1);
    for k = 1:length(r)
        count = 0;
        for i = 1:N
            for j = 1:N
                if i ~= j && norm(x(i,:)-x(j,:)) <= r(k)
                    count = count + 1;
                end
            end
        end
        C(k) = 2 * count / (N * (N - 1));
    end
    
    % 计算关联维数
    fit = polyfit(log(r), log(C), 1);
    v(p-p_min+1) = fit(1);
end

% 绘制关联维数随嵌入空间维数变化的曲线图
figure;
plot(p_min:p_max, v, 'bo-');
xlabel('Embedding Dimension p');
ylabel('Correlation Dimension v');
title('Correlation Dimension of Logistic Map');
grid on;

这段代码中，我们首先定义了Logistic映射的参数和嵌入空间的维数和间隔。然后，通过计算相关积分和拟合关联维数的线性回归模型，得到不同嵌入空间维数下的关联维数，并将结果绘制成曲线图。最终的图形结果可以使用MATLAB的plot函数绘制，其中'bo-'表示绘制蓝色实心圆点的线条。