plot(theta(eff_K)*180/pi,eff_amp,'ro');

这行代码是用 Matlab 绘制图形的命令，其中：

- `plot` 表示绘制图形；
- `(theta(eff_K)*180/pi,eff_amp,'ro')` 是参数，其中：
- `theta(eff_K)*180/pi` 是绘图数据的横坐标，表示 `theta` 数组中第 `eff_K` 个元素乘以 180 再除以 π，即将弧度转换为角度；
- `eff_amp` 是绘图数据的纵坐标，表示 `eff_amp` 数组中的元素；
- `'ro'` 表示数据点的样式为红色圆点。

这行代码的作用是绘制一组数据点，横坐标为角度，纵坐标为幅值。

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clear ; close all; clc; %% 阵列信息 N = 16; d =1/2 ; % 均匀加权标准线列阵 %% 波束图绘制 % 均匀加权 Wt = [1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1]/16; theta_t = 90*pi/180; % 扫描方位角 theta_angle = 0:0.1:180; % 以0.1°为间隔从0°到180°对空间进行扫描 theta = theta_angle*pi/180; Vk = exp(-1i*2*pi*cos(theta_t)*d*(0:N-1)).'; % 阵列流型 B_0 = zeros(size(theta)); for i = 1:length(theta) p = exp(1i*2*pi*cos(theta(i))*d*(0:N-1)).'; % p列向量 p = Vk.*p; B_0(i) = Wt'*p; end B_0 = 20*log10(abs(B_0)/max(B_0)); % 归一化波束图（dB） % 绘图 figure(1) set(gcf,'color','white') plot(theta_angle, B_0, 'linewidth', 1.5,'Color','k'); grid on; xlim([0,180]); ylim([-50,0]); title('波束图 (N=16)'); 上述代码我想在绘制的图像中横坐标只显示0 90 180 这三个横坐标点 怎么更改

您可以在绘图之前将 `theta_angle` 变量的值更改为 `[0, 90, 180]`，然后在绘图的 `xlim` 函数中使用这些值。以下是更改后的代码：

clear; close all; clc;

%% 阵列信息
N = 16;
d = 1/2; % 均匀加权标准线列阵

%% 波束图绘制
% 均匀加权
Wt = ones(N, 1) / N;
theta_t = 90 * pi / 180; % 扫描方位角
theta_angle = [0, 90, 180]; % 只显示这三个角度
theta = theta_angle * pi / 180;
Vk = exp(-1i * 2 * pi * cos(theta_t) * d * (0:N-1)).'; % 阵列流型
B_0 = zeros(size(theta));
for i = 1:length(theta)
    p = exp(1i * 2 * pi * cos(theta(i)) * d * (0:N-1)).'; % p列向量
    p = Vk .* p;
    B_0(i) = 20 * log10(abs(Wt' * p) / max(abs(Wt' * p)));
end
B_0 = real(B_0); % 取实部，避免出现虚数部分的警告

% 绘图
figure(1)
set(gcf, 'color', 'white')
plot(theta_angle, B_0, 'linewidth', 1.5, 'Color', 'k');
grid on;
xlim([0, 180]); % 使用 [0, 180] 作为 x 轴范围
ylim([-50, 0]);
xticks(theta_angle) % 设置横坐标刻度
title('波束图 (N=16)');

运行后，您会得到一个只显示 0、90 和 180 度的波束图。

请帮我看看这个代码，在python 3.7版本中显示operands could not be broadcast together with shapes (11,) (1000,) 请帮我改成可以运行的格式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.constants import c, pi # Input parameters wavelength = 380e-9 # m grating_constant = 1600e3 # m angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000) # degrees # Convert angle to radians theta = np.deg2rad(angle_range) # Calculate grating period and wavenumber grating_period = 1 / grating_constant k = 2 * pi / wavelength # Calculate diffraction orders m = np.arange(-5, 6) # diffraction orders order_wavenumbers = m * k order_angles = np.rad2deg(np.arcsin(order_wavenumbers / grating_constant)) # Calculate diffraction efficiency diff_efficiency = np.sin(m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 / (m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 # Plot diffraction efficiency vs angle plt.plot(angle_range, diff_efficiency) plt.xlabel('Angle (degrees)') plt.ylabel('Diffraction efficiency') plt.title('Diffraction pattern for a grating with a constant of {} mm^-1'.format(grating_constant/1000)) plt.show()

这个错误通常是由于数组的形状不匹配导致的。在这个代码中，出现这个错误的原因可能是`diff_efficiency`和`angle_range`的形状不一致。

你可以尝试使用`np.newaxis`来解决这个问题，比如将`diff_efficiency`的形状从`(11,)`变为`(11, 1)`，这样就可以和`angle_range`的形状`(1000,)`匹配了。

以下是修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.constants import c, pi

# Input parameters
wavelength = 380e-9  # m
grating_constant = 1600e3  # m
angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000)  # degrees

# Convert angle to radians
theta = np.deg2rad(angle_range)

# Calculate grating period and wavenumber
grating_period = 1 / grating_constant
k = 2 * pi / wavelength

# Calculate diffraction orders
m = np.arange(-5, 6)
order_wavenumbers = m * k
order_angles = np.rad2deg(np.arcsin(order_wavenumbers / grating_constant))

# Calculate diffraction efficiency
diff_efficiency = np.sin(m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 / (m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2
diff_efficiency = diff_efficiency[:, np.newaxis]  # Add a new axis to match the shape of angle_range

# Plot diffraction efficiency vs angle
plt.plot(angle_range, diff_efficiency)
plt.xlabel('Angle (degrees)')
plt.ylabel('Diffraction efficiency')
plt.title('Diffraction pattern for a grating with a constant of {} mm^-1'.format(grating_constant/1000))
plt.show()

希望这可以帮助你解决问题。