x=xlim([0 500]); f1 = 14.7416 - 0.00033953*x + 0.19715*x.^2; f2 = -0.00025536*x.^2 + 0.10951*x + 9.4666; % 计算第一个函数和第二个函数的取值范围 x_min = -50000; x_max = 50000; y_min = min([f1(x_min), f1(x_max), f2(x_min), f2(x_max)]); y_max = max([f1(x_min), f1(x_max), f2(x_min), f2(x_max)]); % 绘制函数图像 figure(1) fplot(f1, [x_min, x_max], 'LineWidth', 1.5) hold on fplot(f2, [x_min, x_max], 'LineWidth', 1.5) % 计算第一个函数和第二个函数的最大值及其位置 [x_max_f1, y_max_f1] = fminbnd(@(x) -f1(x), x_min, x_max); [x_max_f2, y_max_f2] = fminbnd(@(x) -f2(x), x_min, x_max); % 在图上标出最大值位置 plot(x_max_f1, y_max_f1, 'r*', 'MarkerSize', 10) plot(x_max_f2, y_max_f2, 'r*', 'MarkerSize', 10) % 添加标题和标签 title('Two functions with maximum value and their positions') xlabel('x') ylabel('y') % 设置坐标轴范围 xlim([x_min, x_max]) ylim([y_min, y_max]) % 显示图例 legend('Function 1', 'Function 2') % 去除边框和背景色 box off set(gca, 'Color', 'none')如何修改使得代码可以运行

（0.5（x+18).+0.866(y+3)).^2+(0.5(y+3)-0.866(x+18)).^2=64{0.5（y+）-0.866（x+8）>=0}如何用matlab绘制图像

Z1 = (0.5*(X+18)+0.866*(Y+3)).^2 + (0.5*(Y+3)-0.866*(X+18)).^2; % 创建等高线图 contour(X, Y, Z1, [64 64], 'LineWidth', 2); % 添加约束条件 y >= -0.5773x - 8.6603 Z2 = 0.5*(Y+3)-0.866*(X+18); Z2(Z2 < ...

x=linspace(0,0.9,1000); %x为电荷q到圆环圆心的距离 Q=210^-5; q=210^-5; e0=8.8510^-12; a=0.9; %各种已知的参数 F=(1/(4pie0))((qQx)./(x.^2+a^2).^(3/2)); %圆环对电荷q的作用力 k=find(abs(F-1)<=0.005); x1=x(k); F1=(1/(4pie0))((qQx1)./(x1.^2+a^2).^(3/2)); %通过find找出作用力为1N的x的值 hold on plot(x,F,'r',x1,F1,''); xlim([0,0.9]); hold off %绘制力随着x变化的曲线 disp(x1);

其中，linspace函数用于生成1000个从0到0.9的等间距数值作为x的取值范围，Q为圆环上电荷的电量，e0为真空介电常数，a为圆环的半径，F为圆环对电荷q的作用力，k为寻找作用力为1N时的x取值所在的索引，x1为作用力为1N...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') 单独输出

locs[0] = xlim[0] locs[-1] = xlim[1] ax.set_xticks(locs) ax.use_sticky_edges = False ax.set_title('Connected Clients Ratio') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，代码创建了一个新的图形窗口，并...

MATLAB 程序yieldstress = 333.8624; %% Drucker-Prager parameter a1 = -0.1039; %% 坐标轴范围 limitxy = 500; %% vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.y + y.^2)-yieldstress.(1+a1(-sqrt(3)/3)); % trc = @(x, y) 0.5 max(cat(3, abs(x - y), abs(x), abs(y))-1, [], 3); xx = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); yy = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); [X, Y] = ndgrid(xx, yy); [C,h] = contour(X, Y, vmc(X, Y), [1 1]); % xlim([-limitxy, limitxy]); % ylim([-limitxy, limitxy]); w = h.LineWidth; h.LineWidth = 1; % h.LineStyle = ":"; h.EdgeColor = "b"; h.FaceColor = "r";，设定yieldstress为矩阵，并将程序简化

vmc = @(x, y) sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2) - yieldstress.*(1+a1*(-sqrt(3)/3)); xx = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); yy = linspace(-limitxy, limitxy, 1000); [X, Y] = ndgrid(xx, yy); [C, h] = contour(X...

gs1 = gridspec.GridSpec(1, 2) gs1.update(top=1-2/4, bottom=0.0, left=0.01, right=0.99, wspace=0) ax = plt.subplot(gs1[:, 0], projection='3d') ax.axis('off') r1 = [x_star.min(), x_star.max()] r2 = [data['t'].min(), data['t'].max()] r3 = [y_star.min(), y_star.max()] for s, e in combinations(np.array(list(product(r1,r2,r3))), 2): if np.sum(np.abs(s-e)) == r1[1]-r1[0] or np.sum(np.abs(s-e)) == r2[1]-r2[0] or np.sum(np.abs(s-e)) == r3[1]-r3[0]: ax.plot3D(*zip(s,e), color="k", linewidth = 0.5) ax.scatter(x_train, t_train, y_train, s = 0.1) ax.contourf(X,UU_star,Y, zdir = 'y', offset = t_star.mean(), cmap='rainbow', alpha = 0.8) ax.text(x_star.mean(), data['t'].min() - 1, y_star.min() - 1, '$x$') ax.text(x_star.max()+1, data['t'].mean(), y_star.min() - 1, '$t$') ax.text(x_star.min()-1, data['t'].min() - 0.5, y_star.mean(), '$y$') ax.text(x_star.min()-3, data['t'].mean(), y_star.max() + 1, '$u(t,x,y)$') ax.set_xlim3d(r1) ax.set_ylim3d(r2) ax.set_zlim3d(r3) axisEqual3D(ax)

具体来说，代码首先定义了一个 1 行 2 列的网格系统 gs1，并设置了各种网格参数（如顶部位置、左侧位置、右侧位置、宽度等）。然后，通过 subplot 函数在网格系统的第一列生成一个带有 3D 投影的坐标轴 ax，并将其...

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')代码中输入的是？

这段代码中输入的是一些用于绘制 matplotlib 图表的命令，包括创建一个 subplot、绘制数据、设置 x 轴范围、获取和修改 x 轴刻度、设置图表标题等。具体来说，这段代码创建了一个 subplot，然后在该 subplot 中绘制...

C=np.cov(x_train.T) print('x_train的协方差矩阵为:') print(C) A,V= np.linalg.eig(C) I=np.sort(A) index=np.argsort(A) b=I[::-1] q=index[::-1] c=[] m=np.empty(shape=[10,784],dtype=float) for k in range(len(b)): if k<10: c.append(b[k]) else: break m=V[:,q[:10]] print('最大的10个特征值:') print(c) print('最大的10个特征向量:') print(m) #画出特征值曲线图（从大到小10个特征值） plt.figure() x=range(1,11) plt.plot(x,c,color='red',marker='+',linewidth=2,markersize=12,label='eigenvalue') plt.xlim(0,11) plt.ylim(0,6) plt.legend(loc='best') #画出前面2个特征向量图 plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,0],color='lightblue',linewidth=2,label='The 1st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best') plt.figure() x=range(1,785) plt.plot(x,m[:,1],color='lightblue',linewidth=2,label='The 2st eigenvalue') plt.xlim(-50,800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.legend(loc='best')每行代码的解释

这段代码实现了对一个训练集 x_train 的协方差矩阵的计算，并对其进行特征分解。具体来说： - 第一行代码使用 numpy 库中的 cov 函数计算 x_train 的协方差矩阵，并将其转置后再进行计算，最后将结果保存在变量 C ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成横轴数据 x = np.linspace(0, 2, 100) # 绘制正弦曲线 # 生成不同幅度的纵轴数据 y = np.sin(2 * np.pi * x) y1 = 0.5 * np.sin(4 * np.pi * x) y2 = 0.25 * np.sin( 8* np.pi * x) y_new = y1 + y2 # 绘制图像 plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)') plt.plot(x, y_new, color='red', linestyle='--', label='0.5sin(4x)+0.25sin(8x)') # 绘制指数函数曲线 # 生成不同指数次幂的纵轴数据 y3 = np.exp(x) y4 = np.exp(-x) # 绘制图像 plt.plot(x, y3, color='orange', linestyle='-', label='exp(x)') plt.plot(x, y4, color='green', linestyle='--', label='exp(-x)') # 设置坐标轴范围及意义 plt.xlim(0, 2) plt.ylim(-2,3) ax.set_ylabel('Volts') ax.set_xlabel('Time') ax.set_title('Damped Oscillation') # 添加图例 plt.legend() # 显示图像 plt.show()优化代码显示纵轴和横轴注释显示标题

ax.set_xlim(0, 2) ax.set_ylim(-2, 3) ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Volts') ax.set_title('Multiple Plots') # 添加图例 ax.legend() # 添加注释 ax.annotate('Damped Oscillation', xy=(0.8, 2.5), ...

plt.scatter(ytestpredict_kk, ytestpredict_kk-ytest_kk, c='limegreen', marker='s', edgecolors='white', s=35, alpha=0.9, label="Test data") plt.xlabel('Predicted Values') plt.ylabel('Residuals') plt.legend(loc='upper left') plt.hlines(y=0, xmin=ytestpredict_kk.min()-1, xmax=ytestpredict_kk.max()+1, lw=1, color='black') plt.xlim([ytestpredict_kk.min()-1, ytestpredict_kk.max()+1]) plt.show()

plt.scatter()函数用来绘制散点图，x轴是预测值，y轴是残差（预测值与真实值之差）。plt.hlines()函数用来绘制一条水平线，表示残差为0的情况。这个图可以用来检验回归模型的拟合效果，如果残差随着预测值的增大而...

x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1

这段代码用于计算二维数据X的最小值和最大值，并在此基础上对x和y的范围进行扩展，一般用于绘制二维图像时的坐标轴范围设置。其中，X[:, 0]表示取X数组中所有行的第0列，即X数组中所有样本的第一个特征值。同理，X...

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax1.set_xlabel('Time') self.ax1....

lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.6180.618(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()

这是一段Python代码，根据df4数据框的值和df02变量的值，将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中，stdev1和u1是之前计算得到的。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) sin,cos=np.sin(x),np.cos(x) plt.plot(x,sin,"b-",lw=2.5,label="sin()") plt.plot(x,cos,"r-",lw=2.5,label="cos()") plt.xlim(x.min()1.5,x.max()1.5) plt.ylim(cos.min()1.5,cos.max()1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$-\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) t=2*np.pi/3 plt.annotate(r'$\sin{\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t,np.sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10,+30), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.1")) ax=plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.plot(x,sin) plt.plot(x,cos) plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8) plt.fill_between(x,cos,where=(-2.5<x)&(x<-0.5),color='purple') plt.grid(True) plt.legend(loc="upper left",fontsize=12) plt.show()

- 使用plt.xlim和plt.ylim函数设置x和y轴的范围。 - 使用plt.xticks和plt.yticks函数设置x和y轴的刻度值，其中使用LaTeX语法渲染标签。 - 使用plt.annotate函数在图像上添加注释，其中xy参数表示注释的位置，xytext...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 对x和y进行排序 sort_indices = np.argsort(x) x = x[sort_indices] y = y[sort_indices] # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 对dx和dy进行排序 dx = dx[sort_indices] dy = dy[sort_indices] # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()优化import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 参数a的取值范围 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) r = 1 + np.sin(k * a) x = r * np.cos(theta) y = r * np.sin(theta) # 对x和y进行排序 sort_indices = np.argsort(x) x = x[sort_indices] y = y[sort_indices] # 计算流线图的速度向量场 dx = -np.sin(theta) + k * np.cos(k * a) * np.cos(theta) dy = np.cos(theta) - k * np.cos(k * a) * np.sin(theta) # 对dx和dy进行排序 dx = dx[sort_indices] dy = dy[sort_indices] # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) ax.streamplot(x, y, dx, dy, color='purple', linewidth=1.5, density=1.5) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()优化 ValueError: 'y' or 'x' must be strictly increasing的异常

ax.set_xlim([-2, 2]) ax.set_ylim([-2, 2]) # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show() 在这个示例中，我们使用np.argsort()函数对x数组进行排序，并根据排序的索引对x和y数组进行重新赋值。然后，...

翻译代码 plt.figure(figsize=(15,5)) for i in range(target.size(-1)): plt.plot(target[:,:,i].numpy(), label='Target'+str(i), color='black', marker='.', linestyle='--', markersize=1, linewidth=0.5) plt.plot(range(startPoint), outSeq[:startPoint,i].numpy(), label='1-step predictions for target'+str(i), color='green', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # if epoch>40: # plt.plot(range(startPoint, endPoint), upperlim95[:,i].numpy(), label='upperlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) # plt.plot(range(startPoint, endPoint), lowerlim95[:,i].numpy(), label='lowerlim'+str(i), # color='skyblue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.plot(range(startPoint, endPoint), outSeq[startPoint:,i].numpy(), label='Recursive predictions for target'+str(i), color='blue', marker='.', linestyle='--', markersize=1.5, linewidth=1) plt.xlim([startPoint-500, endPoint]) plt.xlabel('Index',fontsize=15) plt.ylabel('Value',fontsize=15) plt.title('Time-series Prediction on ' + args.data + ' Dataset', fontsize=18, fontweight='bold') plt.legend() plt.tight_layout() plt.text(startPoint-500+10, target.min(), 'Epoch: '+str(epoch),fontsize=15) save_dir = Path('result',args.data,args.filename).with_suffix('').joinpath('fig_prediction') save_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True) plt.savefig(save_dir.joinpath('fig_epoch'+str(epoch)).with_suffix('.png')) #plt.show() plt.close() return outSeq else: pass

plt.xlim() 函数设置了横坐标范围，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数用于设置横纵坐标的标签，plt.title() 函数设置了图像标题，plt.legend() 函数用于添加图例。plt.text() 函数在图像中添加了文本信息，指示了...

for label, color in enumerate(['red', 'blue']): mask = (y == label) mu, std = X[mask].mean(0), X[mask].std(0) P = np.exp(-0.5 * (Xgrid - mu) 2 / std 2).prod(1) Pm = np.ma.masked_array(P, P < 0.03) ax.pcolorfast(xg, yg, Pm.reshape(xx.shape), alpha=0.5, cmap=color.title() + 's') ax.contour(xx, yy, P.reshape(xx.shape), levels=[0.01, 0.1, 0.5, 0.9], colors=color, alpha=0.2) ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)

这段代码看起来像是用于绘制高斯混合模型的等高线图和色块图。其中，for循环枚举了数据集中的两个类别（红色和蓝色），对于每个类别，先计算出该类别的均值mu和标准...最后，使用ax.set()函数设置图的x轴和y轴的范围。

x=np.cov(x_train, rowvar=False) a,b=np.linalg.eig(x) list1=[] c=list(a) for i in range(10): list1.append(max(c)) c.remove(max(c)) list1.sort(reverse=True) list2=list(b[:,list1.index(list1[0])]) list3=list(b[:,list1.index(list1[1])]) list4=range(0,10) list5=range(0,784) plt.plot(list4,list1,color='red', marker='*', linewidth=3,markersize=12,label='plot figure') plt.xlim(-0.5,10) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.legend(loc="lower right") plt.legend(loc='best') plt.show() list5=range(0,784) plt.plot(list5,list2, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show() plt.plot(list5,list3, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show()

这段代码的主要功能是基于 MNIST 训练数据集计算协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征值分解，最后根据前两个最大特征值对应的特征向量，在二维平面上绘制出数据集的主成分分布情况。具体的解释可以参考代码注释...

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self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') 单独输出

self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')代码中输入的是？

x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1

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