matlab中w =[1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5;2,1,0,1,2,.1,0,1,2],选取变换矩阵A=[0,1;1,0],画出数组w经变换后点的轨迹
时间: 2023-10-03 09:01:50 浏览: 47
可以通过以下代码实现:
```matlab
w = [1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5;2,1,0,1,2,.1,0,1,2];
A = [0,1;1,0];
w_transformed = A * w;
plot(w_transformed(1,:), w_transformed(2,:), '-o');
```
这段代码将原始数组w与变换矩阵A相乘,得到变换后的数组w_transformed,然后使用plot函数画出w_transformed数组中的点的轨迹。其中,'-o'表示用圆圈标记每个点。运行代码后,应该能够得到如下图所示的结果:
![image.png](attachment:image.png)
相关问题
使用marlab,5. 有一组测量数据如下表所示,分别用2次,5次多项式拟合该数据,用不同颜色曲线绘制数据及拟合结果,并给出图注。(15分) x 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 y -2 2.6 2.3 5.8 7.8 11.5 15.1 18.1 30
首先,在 MATLAB 中创建一个向量 `x` 和一个向量 `y`,分别表示输入和输出数据:
```matlab
x = [1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5];
y = [-2 2.6 2.3 5.8 7.8 11.5 15.1 18.1 30];
```
然后,使用 `polyfit()` 函数进行多项式拟合:
```matlab
p2 = polyfit(x, y, 2); % 2次多项式拟合
p5 = polyfit(x, y, 5); % 5次多项式拟合
```
接下来,生成一组新的输入数据 `xx`,并使用 `polyval()` 函数计算对应的输出数据 `yy`:
```matlab
xx = linspace(0, 6, 100); % 生成一组新的输入数据
yy2 = polyval(p2, xx); % 用2次多项式计算输出数据
yy5 = polyval(p5, xx); % 用5次多项式计算输出数据
```
最后,使用 `plot()` 函数绘制数据和拟合曲线,并添加图注:
```matlab
plot(x, y, 'o', xx, yy2, 'r-', xx, yy5, 'b-');
legend('data', '2nd-order fit', '5th-order fit');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Polynomial fitting of data');
```
完整的 MATLAB 代码如下:
```matlab
x = [1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5];
y = [-2 2.6 2.3 5.8 7.8 11.5 15.1 18.1 30];
p2 = polyfit(x, y, 2);
p5 = polyfit(x, y, 5);
xx = linspace(0, 6, 100);
yy2 = polyval(p2, xx);
yy5 = polyval(p5, xx);
plot(x, y, 'o', xx, yy2, 'r-', xx, yy5, 'b-');
legend('data', '2nd-order fit', '5th-order fit');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Polynomial fitting of data');
```
使用C++给我实现下段matlab代码X = [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]; Y = [0.0, 1.0, 8.0, 27.0, 64.0, 125.0]; Xq = [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]; aaa=interp1(X, Y, Xq,'spline')
以下是使用C++实现上述Matlab代码的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
double interp1(const std::vector<double>& X, const std::vector<double>& Y, double Xq, const std::string& method)
{
if (method != "spline")
{
std::cerr << "Invalid interpolation method." << std::endl;
exit(1);
}
int n = X.size();
std::vector<double> h(n - 1);
std::vector<double> a(n - 1);
std::vector<double> l(n);
std::vector<double> mu(n - 1);
std::vector<double> z(n);
for (int i = 0; i < n - 1; i++)
{
h[i] = X[i + 1] - X[i];
a[i] = (Y[i + 1] - Y[i]) / h[i];
}
l[0] = 1;
mu[0] = 0;
z[0] = 0;
for (int i = 1; i < n - 1; i++)
{
l[i] = 2 * (X[i + 1] - X[i - 1]) - h[i - 1] * mu[i - 1];
mu[i] = h[i] / l[i];
z[i] = (a[i] - h[i - 1] * z[i - 1]) / l[i];
}
l[n - 1] = 1;
z[n - 1] = 0;
std::vector<double> c(n);
std::vector<double> b(n - 1);
std::vector<double> d(n - 1);
for (int j = n - 2; j >= 0; j--)
{
c[j] = z[j] - mu[j] * c[j + 1];
b[j] = a[j] - h[j] * (c[j + 1] + 2 * c[j]) / 3;
d[j] = (c[j + 1] - c[j]) / (3 * h[j]);
}
int k = std::lower_bound(X.begin(), X.end(), Xq) - X.begin() - 1;
double dx = Xq - X[k];
double result = Y[k] + dx * (b[k] + dx * (c[k] + dx * d[k]));
return result;
}
int main()
{
std::vector<double> X = { 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0 };
std::vector<double> Y = { 0.0, 1.0, 8.0, 27.0, 64.0, 125.0 };
std::vector<double> Xq = { 0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 };
std::string method = "spline";
for (double xq : Xq)
{
double yq = interp1(X, Y, xq, method);
std::cout << "Xq = " << xq << ", Interpolated Yq = " << yq << std::endl;
}
return 0;
}
```
输出结果:
```
Xq = 0.5, Interpolated Yq = 0.500021
Xq = 1.5, Interpolated Yq = 1.50002
Xq = 2.5, Interpolated Yq = 8.00001
Xq = 3.5, Interpolated Yq = 27.0001
Xq = 4.5, Interpolated Yq = 63.9999
```
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