用matlab根据下数组编程并绘图sites = [2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 20 25 30 40 50 100]; wait_time = [100 67 50 40 33 29 25 22 20 18 17 15 14 13 10 8 5 4 2];
时间: 2024-01-01 10:04:29 浏览: 44
可以使用 Matlab 中的 plot 函数来绘制这些数据的散点图和拟合曲线。具体步骤如下:
1. 定义 sites 和 wait_time 数组:
```
sites = [2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 20 25 30 40 50 100];
wait_time = [100 67 50 40 33 29 25 22 20 18 17 15 14 13 10 8 5 4 2];
```
2. 绘制散点图:
```
scatter(sites, wait_time);
```
3. 拟合曲线:
可以使用 polyfit 函数拟合曲线,并使用 polyval 函数计算拟合结果:
```
% 使用二次多项式拟合
p = polyfit(sites, wait_time, 2);
x = 2:0.1:100;
y = polyval(p, x);
% 绘制拟合曲线
hold on;
plot(x, y, 'r-');
```
4. 添加图例和标签:
```
title('等待时间与站点数的关系');
xlabel('站点数');
ylabel('等待时间(分钟)');
legend('实际数据', '拟合曲线');
```
最终的完整代码如下:
```
sites = [2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 20 25 30 40 50 100];
wait_time = [100 67 50 40 33 29 25 22 20 18 17 15 14 13 10 8 5 4 2];
scatter(sites, wait_time);
% 使用二次多项式拟合
p = polyfit(sites, wait_time, 2);
x = 2:0.1:100;
y = polyval(p, x);
% 绘制拟合曲线
hold on;
plot(x, y, 'r-');
title('等待时间与站点数的关系');
xlabel('站点数');
ylabel('等待时间(分钟)');
legend('实际数据', '拟合曲线');
```