将区域划分为5个凸多边形的matlab代码

时间: 2024-02-03 18:14:28 浏览: 26
以下是一个简单的 Matlab 代码,可以将一个给定的区域划分为 5 个凸多边形: ``` % 定义区域的边界顶点坐标 x = [0 2 5 4 0]; y = [0 4 3 0 0]; % 将边界顶点坐标转换为复数格式 z = complex(x, y); % 将边界顶点坐标按逆时针方向排序 z = sort(z, 'descend'); % 将边界顶点坐标转换为角度格式 theta = angle(z); % 按角度将顶点坐标排序 [~, idx] = sort(theta); z = z(idx); % 计算凸多边形的分割点 k = round(length(z) / 5); split_points = z(1:k:end); % 画出凸多边形和分割点 figure; hold on; plot(real(z), imag(z), '-o'); plot(real(split_points), imag(split_points), 'rx'); axis equal; ``` 在这个代码中,我们首先定义了一个区域的边界顶点坐标,然后将这些坐标转换为复数格式,并按逆时针方向排序。接下来,我们将顶点坐标转换为角度格式,并按角度将它们排序。然后,我们计算分割点,通过将相邻的分割点连接起来,可以将区域划分为 5 个凸多边形。最后,我们画出了这些凸多边形和分割点。
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用黑实线将区域划分为4个凸多边形的matlab代码

可以使用 `convhull` 函数来计算凸包,将凸包点按顺序连接成凸多边形即可。以下是示例代码: ```matlab % 定义点坐标 x = [1 2 3 4 5 6 7 8]; y = [1 3 7 7 5 3 1 1]; % 计算凸包 K = convhull(x,y); % 将凸包点按顺序连接成凸多边形 polygons = {}; i = 1; while i <= length(K)-1 polygon = [x(K(i:i+1))' y(K(i:i+1))']; polygons{end+1} = polygon; i = i+1; while i <= length(K)-1 && K(i) == K(i+1)-1 polygon = [polygon; x(K(i+1)) y(K(i+1))]; i = i+1; end end % 绘制凸多边形 figure; hold on; for i = 1:length(polygons) polygon = polygons{i}; fill(polygon(:,1), polygon(:,2), 'g'); end axis equal; ``` 这段代码将给定的点坐标划分为了4个凸多边形。你可以根据实际情况修改点的坐标和划分的区域个数。

用黑实线将区域划分为4个非凸多边形的matlab代码

以下是一个简单的 Matlab 代码,可以将一个区域划分为四个非凸多边形: ```matlab % 定义区域顶点坐标 x = [0, 2, 3, 1, 0]; y = [0, 0, 2, 3, 3]; % 绘制原始区域 figure; plot(x, y, '-k'); hold on; % 划分非凸多边形 p1 = [x(1), y(1); x(2), y(2); x(3), y(3); x(4), y(4)]; p2 = [x(1), y(1); x(4), y(4); x(5), y(5)]; p3 = [x(2), y(2); x(3), y(3); x(5), y(5); x(4), y(4)]; p4 = [x(1), y(1); x(2), y(2); x(5), y(5)]; % 绘制划分后的四个非凸多边形 patch(p1(:,1), p1(:,2), 'r'); patch(p2(:,1), p2(:,2), 'g'); patch(p3(:,1), p3(:,2), 'b'); patch(p4(:,1), p4(:,2), 'y'); % 设置坐标轴范围 axis([-1 4 -1 4]); % 添加图例和标题 legend('原始区域', '划分后的四个非凸多边形'); title('区域划分示例'); ``` 该代码使用 `patch` 函数绘制非凸多边形,其中 `p1`, `p2`, `p3`, `p4` 分别表示划分后的四个多边形。你可以根据自己的需求修改顶点坐标和颜色等参数。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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