matlab 不替换上一个图在画一个图
时间: 2024-05-01 11:19:06 浏览: 11
在Matlab中,如果您想要保留上一个图并在其上绘制一个新图,可以使用`hold on`命令。这个命令告诉Matlab保留当前图像并在其上绘制新图,而不是清除之前的图像。示例如下:
```
% 生成一些数据
x = linspace(0, 2*pi);
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
% 绘制第一个图
plot(x, y1);
hold on; % 保留第一个图
% 绘制第二个图
plot(x, y2);
```
在上面的代码中,`hold on`命令告诉Matlab保留第一个绘图,并在其上绘制第二个绘图。如果不使用`hold on`命令,那么第二个绘图将会覆盖第一个绘图。如果您想要清除当前图像并开始一个新的绘图,请使用`clf`命令。
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当您使用MATLAB进行猫狗二分类任务时,您可以使用confusionmat函数来计算分类准确率和混淆矩阵等评估指标。混淆矩阵可以帮助您了解模型在不同类别上的分类效果,从而进行模型的优化和改进。
下面是一个示例代码,用于计算混淆矩阵并绘制结果图:
```matlab
% 准备训练集和测试集
imds = imageDatastore('路径/to/数据集','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');
% 定义网络结构并训练模型
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(2)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('adam','MaxEpochs',10,'MiniBatchSize',32,'ValidationData',imdsTest,'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
% 对测试集进行分类
YPred = classify(net,imdsTest);
% 计算混淆矩阵并绘制结果图
figure
cm = confusionmat(imdsTest.Labels,YPred);
cm = bsxfun(@rdivide,cm,sum(cm,2));
heatmap(cm,{'Cat','Dog'},{'Cat','Dog'},1,'Colormap','red','ColorbarVisible','off','FontSize',12);
xlabel('Predicted Label','FontSize',14);
ylabel('True Label','FontSize',14);
title('Confusion Matrix','FontSize',16);
```
上述代码中,您需要替换路径/to/数据集为您的数据集路径。训练过程中,我们使用了一个简单的卷积神经网络,包括3个卷积层和2个全连接层。训练完成后,我们对测试集进行分类,并计算混淆矩阵。最后,我们使用heatmap函数绘制混淆矩阵结果图。
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例如,您可以使用以下代码在同一张图中绘制两个正弦波:
```matlab
x = linspace(0, 2*pi, 100);
y1 = sin(x);
y2 = sin(2*x);
plot(x, y1);
hold on;
plot(x, y2);
```
在这个例子中,我们首先绘制了一个正弦波,然后使用`hold on`命令来保持当前图形的状态。接着,我们绘制了第二个正弦波,并且它被添加到同一张图中,而不是替换掉之前的图像。
如果您想要停止保持当前图形的状态,可以使用hold off命令。