优化这段代码% 五星红旗 function varargout=saxplaxliu(varargin) x=[0 0 40 40 0]; y=[0 13 13 0 0]; k=40/13; fill(x,y,'r') hold on plot(x,y,'r') axis([0 40 0 13]) seta=pi/6; R=1.5;R2=0.55;x0=7;y0=9;seta=0; fliu(R,R2,x0,y0,seta,k) R=0.6;R2=0.23;x0=15;y0=11.6;seta=-pi/20; fliu(R,R2,x0,y0,seta,k) R=0.6;R2=0.23;x0=20;y0=10;seta=pi/20; fliu(R,R2,x0,y0,seta,k) R=0.6;R2=0.23;x0=19;y0=7;seta=pi/25; fliu(R,R2,x0,y0,seta,k) R=0.6;R2=0.23;x0=16;y0=5;seta=-pi/10; fliu(R,R2,x0,y0,seta,k) axis off function fliu(R,R2,x0,y0,seta,k) x=zeros(1,10); y=x; for i=1:5 x(2*(i-1)+1)=R*cos(pi/2+2*pi/5*(i-1)+seta); x(2*i)=R2*cos(pi/2+2*pi/5*(i-1)+pi/5+seta); y(2*(i-1)+1)=R*sin(pi/2+2*pi/5*(i-1)+seta); y(2*i)=R2*sin(pi/2+2*pi/5*(i-1)+pi/5+seta); end x(11)=x(1); y(11)=y(1); x=x*k+x0; y=y+y0; fill(x,y,[1 0.7 0]) plot(x,y,'y')

时间: 2023-05-13 10:07:45 浏览: 266
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多变量赋值 varargout=multiAssi g(varargin):允许多重赋值-matlab开发

非常感谢您的提问!以下是程序的代码: ```python num = input("请输入一个3位数:") sum = int(num[0]) + int(num[1]) + int(num[2]) print("各位数字之和为:", sum) ``` 请注意,这个程序只能处理输入为3位数的情况,如果输入的不是3位数,程序会出错。
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function varargout = mixexpPredict(model, X) %% Predict using mixture of experts model % If the response y is real-valued, we return % [mu, sigma2, post, muk, sigma2k] = mixexpPredict(model, X) % mu(i) = E[y | X(i,:)] % sigma2(i) = var[y | X(i,:)] % weights(i,k) = p(expert = k | X(i,:) % muk(i) = E[y | X(i,:), expert k] % sigma2k(i) = var[y | X(i,:), expert k] % % If the response y is categorical, we return % [yhat, prob] = mixexpPredict(model, X) % yhat(i) = argmax p(y|X(i,:)) % prob(i,c) = p(y=c|X(i,:)) % This file is from pmtk3.googlecode.com [N,D] = size(X); %X = standardize(X); %X = [ones(N,1) X]; if isfield(model, 'preproc') [X] = preprocessorApplyToTest(model.preproc, X); end K = model.nmix; if model.fixmix weights = repmat(model.mixweights, N, 1); else weights = softmaxPmtk(X*model.Wq); % weights(n,q) end if model.classifier % implemented by JoAnne Ting prob = zeros(N, size(model.Wy,2)); yhat_k = zeros(N, model.Nclasses, K); for k = 1:K yhat_k(:,:,k) = softmaxPmtk(X*model.Wy(:,:,k)); % Weighted vote prob = prob + yhat_k(:,:,k) .* repmat(weights(:,k), 1, size(model.Wy,2)); end yhat = maxidx(prob, [], 2); varargout{1} = yhat; varargout{2} = prob; else % mean of a mixture model is given by % E[x] = sum_k pik muk %mu = sum(weights .* (X*model.Wy), 2); % variance of a mixture model is given by % sum_k pi_k [Sigmak + muk*muk'] - E[x] E[x]' muk = zeros(N,K); vk = zeros(N,K); mu = zeros(N,1); v = zeros(N,1); for k=1:K muk(:,k) = X*model.Wy(:,k); mu = mu + weights(:,k) .* muk(:,k); vk(:,k) = model.sigma2(k); v = v + weights(:,k) .* (vk(:,k) + muk(:,k).^2); end v = v-mu.^2; varargout{1} = mu; varargout{2} = v; varargout{3} = weights; varargout{4} = muk; varargout{5} = vk; end end

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