plot3(Obs(1,2:8),Obs(2,2:8),Obs(3,2:8),'o');hold on;

时间: 2024-05-26 19:15:24 浏览: 62
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plot_distri_obs.zip_Linux/Unix编程_LINUX_

这行代码使用了MATLAB的plot3函数，它会在3D坐标系中绘制一组点。具体来说，这里绘制了一个三维散点图，其中x轴、y轴和z轴分别由Obs矩阵的第1行、第2行和第3行表示。这里的参数'o'表示绘制圆点，hold on则表示在绘制完这组点后保持图形窗口的状态，以便后续可以在同一窗口中添加新的图形元素。
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obs_PRAVG_eof.zip_eof_ncl_ncl气象_ncl求第二模态_降水

3. **绘制EOF模式**：计算出的EOFs是空间模式，可以使用NCL的绘图功能如plot或image命令将它们可视化，以展示降水变化的主要空间格局。 4. **绘制PC时间序列**：同时，PCs是对应的时间序列，可以使用plot函数...

plot3(Obs(1,2:8),Obs(2,2:8),Obs(3,2:8),'o');hold on; plot3(Obs(1,1),Obs(2,1),Obs(3,1),'O'); plot3(P(1,1:K),P(2,1:K),P(3,1:K),'.b');

这是一段 MATLAB 代码，通过 plot3 函数绘制了三维空间中的数据点和一个大圆点。具体来说，代码中的 Obs 变量包含了一组三维数据点，其中第一个点用大圆点表示，其余点用小圆点表示。P 变量也是一组三维数据点，用...
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帮我翻译下面这段话 %% 初始化 % 最大迭代次数 RRTCountMax = 30000; APFCountMax = 30000; % 地图范围 mapLimit = [0, 10, 0, 10]; % 步长 RRTstep = 0.1; APFstep = 0.007; % 起始点、目标点 % select = 5; starts = [1, 5; 1, 1; 1, 9; 1, 3; 4,4]; targets = [9, 4; 9,9; 9, 1; 5, 9; 9,8]; select = 1; start = starts(select, :); target = targets(select, :); % 障碍物 x y r obs = [ 3.5, 3.1, 0.3; 2.5, 5.5, 0.5; 5.2, 6.6, 0.4; 6.8, 4.5, 0.7; 7.4, 7.1, 0.5; 5.1, 4.8, 0.3; 3.2, 8.8, 0.5; 6.7, 8.9, 0.3; 6.2, 1.8, 0.2; 9.1, 5.6, 0.3 ]; % kAttr, kRep kAttr = 1; kRep = 5; kObs = 3; axis(mapLimit); hold on; cla; for i = 1: size(obs, 1) rectangle('Position', [obs(i,1)-obs(i,3), obs(i,2)-obs(i,3), obs(i,3) * 2, obs(i,3) * 2], 'Curvature', [1 1]); end plot(start(1), start(2), '.', 'markersize',30, 'color','red'); plot(target(1), target(2), '.', 'markersize',30, 'color','green'); % ok = false; result = []; while ~ok ok = true; rrt_result = RRTstar(mapLimit, start, target, obs, RRTstep, RRTCountMax); if isempty(rrt_result) disp("rrt star cannot find path") return end if size(rrt_result, 1) == 1 disp('start == target') return end plot(rrt_result(:, 1), rrt_result(:, 2), '-', 'color','blue'); for i = 30000: size(rrt_result, 1) apf_start = rrt_result(i - 1, :); apf_target = rrt_result(i, :); [apf_result, success, newStart, count, obs] = APF(mapLimit, start, target,apf_start, apf_target, obs, APFstep, APFCountMax, kAttr, kRep, kObs); result = [result; apf_result]; if (success == false) ok = false; start = newStart; break; end end end plot(result(:, 1), result(:, 2), '.', 'color','red');

As an AI language model, I don't have emotions, beliefs, or opinions. I exist to assist human users in generating human-like text based on the given prompt. Therefore, the word "null" has no meaning ...

clcclearclose all % 栅格地图的行数、列数定义m = 20;n = 20;Xo = [2, 2];Xgoal = [18, 18];obs = [4,2; 4,3; 4,4;4,7;4,9;4,12;4,13;4,18;5,2;5,5;5,7;5,9;5,13;5,16; 6,3;6,7; 7,4;7,8;7,10;7,15;8,1;8,7;8,15;9,3;9,5;9,9;9,13;10,4;10,6;10,10;10,12;10,17;11,12;13,4;13,5;13,13;13,17;15,4;15,8;15,18]; for i = 1:m plot([0,n], [i, i], 'k'); hold onend for j = 1:n plot([j, j], [0, m], 'k');end axis equalxlim([0, n]);ylim([0, m]); % 绘制障碍物、起止点颜色块fill([Xo(1)-1, Xo(1), Xo(1), Xo(1)-1],... [Xo(2)-1, Xo(2)-1 , Xo(2), Xo(2)], 'g'); fill([Xgoal(1)-1, Xgoal(1), Xgoal(1), Xgoal(1)-1],... [Xgoal(2)-1, Xgoal(2)-1 , Xgoal(2), Xgoal(2)], 'r'); for i = 1:size(obs,1) temp = obs(i,:); fill([temp(1)-1, temp(1), temp(1), temp(1)-1],... [temp(2)-1, temp(2)-1 , temp(2), temp(2)], 'b');end

这段代码是用 MATLAB 绘制一个栅格地图...使用 plot 函数绘制栅格地图的网格线，使用 fill 函数绘制起始点、目标点和障碍物的颜色块。最后使用 axis equal 函数设置坐标轴比例相等，xlim 和 ylim 函数设置坐标轴范围。

%% 成像系统基本参数 lamda = 0.05; k0 = 2pi/lamda; c=31e8; u0=4pi1e-7; fre=c/lamda; w=2pifre; m=500;%调相次数 % r0=9*lamda;%成像距离 %% 天线阵列基本参数 Ns=5 ; delta1min = 0.5lamda; delta1=1lamda; L_ape=(Ns)delta1; %天线阵列孔径 load sparse_restoration_second_order_v3.mat %% 成像区域基本参数 Nr=5; delta2=2lamda; L_obs=Nrdelta2; best_r=10lamda; %% 遗传算法参数 NP =100; %种群数量 Pc = 0.85; %交叉率 Pm = 0.15; %变异率 G =100; %最大遗传代数 NL = 25 ; %实际阵元个数 L = Ns*Ns; %稀布阵元个数 %% 按距离循环 func_sparse(k0,u0,w,m,best_r,Ns,delta1min,L_ape,phi,Nr,L_obs,NP,Pc,Pm,G,NL,L); %% load('fBest_opti.mat'); rr=(1:1:40)*lamda; ma=zeros(1,length(rr)); coh=zeros(1,length(rr)); for num=1:1:length(rr) %% 适应度进化曲线 r0=rr(num); %trace=func_sparse(k0,u0,w,m,r0,Ns,delta1min,L_ape,phi,Nr,L_obs,NP,Pc,Pm,G,NL,L); trace=func_coherence(m,r0,Ns,Nr,fBest,L_obs,L_ape,phi,k0,u0,w); %%相干性 coh(1,num)=trace; end %% 相干性 figure(3) plot(coh); xlabel('距离') ylabel('相干性') %% 稀疏矩阵 figure(4) X=real(fBest); Y=imag(fBest); plot(X,Y,'*b') xlabel('方位向') ylabel('俯仰向')

这段代码是关于成像系统的一些基本参数以及遗传算法的实现。其中，定义了一些常量，如波长lamda、波数k0、光速c、磁导率u0等；定义了天线阵列的参数，包括孔径、阵元间距等；定义了成像区域的参数，包括观测距离、...

if (1 %in% which) { # First plot (residuals vs index) res <- stats::residuals(x, type = x$residualname) ylim <- range(res, na.rm = TRUE) if (id.n > 0) ylim <- grDevices::extendrange(r = ylim, f = 0.08) grDevices::dev.hold() residualname <- paste0(toupper(substring(x$residualname, 1, 1)), substring(x$residualname, 2)) if(include.residualtype){ caption[[1]] = paste(residualname, caption[[1]]) } ylab <- paste0(residualname, " residuals") graphics::plot(res, ylab = ylab, xlab = "Obs. number", main = main, ylim = ylim, cex = cex.points, col = col.points, ...) graphics::abline(0, 0, lty = 3) if (one.fig) graphics::title(sub = sub.caption, ...) graphics::mtext(getCaption(1), side = 3, cex = cex.caption, col = col.caption) if(id.n > 0) place_ids(1:length(res), res, 0.5, TRUE) grDevices::dev.flush() }

接着，函数使用 plot 函数绘制残差图，其中 y 轴标签为 ylab，x 轴标签为 "Obs. number"，标题为 main，y 轴范围为 ylim，点大小为 cex.points，点颜色为 col.points，其他参数使用 ...。函数还通过 abline 函数在图...

# 将树状图添加到距离图中 p1 <- fviz_dist(dist_obs, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) p2 <- fviz_dend(hc, k = 3, cex = 0.5, k_colors = c("#2E9FDF", "#00AFBB", "#E7B800")) p3 <- p1 + p2 报错如下 Error in ggplot_add(): ! Can't add p2 to a <ggplot> object. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

这个错误可能是因为p1和p2不兼容，无法...p4 <- plot_grid(p1, p2, ncol = 2, align = "h") p4 这将创建一个新的绘图对象p4，其中p1和p2将水平排列在一起。你可以根据需要调整ncol和align参数。

用Matlab求：已知微分方程为N（t）=((r2 + exp(log(N0^(2/3)r1 - r2) + (2r1*t)/3))/r1)^(3/2) 下面是该菌一段时间内连续观察的计数个数 (个/ml), 请拟合上述微分方程解出的N随时间变化的模型, 并在同一副图形中绘制拟合曲线和真实观测值散点图, 计算相关系数的平方, 从而分析拟合效果. 病菌随时时间 (天) 观测个数 (个/ml) 第 天 6 7 8 9 10 11 12 13 14 个数 166 139 136 207 196 244 300 340 317 第 天 15 16 17 18 19 20 21 22 23 个数 351 466 613 659 750 870 1044 1184 1375 第 天 24 25 26 27 28 29 30 个数 1515 1824 2123 2436 2856 3297 3874

f = @(t, N) ((r2 + exp(log(N^(2/3)*r1 - r2) + (2*r1*t)/3))/r1)^(3/2); [t, N] = ode45(f, t_obs, N0); % Plot plot(t_obs, N_obs, 'o', t, N, '-'); xlabel('Time (days)'); ylabel('Number of bacteria (ml^{-...

ctrl+9创建do文件→输入下列文件 if _caller() >= 8 { window menu clear window menu append submenu "stUser" "&Meta-Analysis" window menu append item "Meta-Analysis" "Of Binary and Continuous (meta&n)" "db metan" window menu append item "Meta-Analysis" "Of Effects (&meta)" "db meta" window menu append item "Meta-Analysis" "Of p-values (meta&p)" "db metap" window menu append item "Meta-Analysis" "Cumulative (meta&cum)" "db metacum" window menu append item "Meta-Analysis" "Regression (meta®)" "db metareg" window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, metan-based (f&unnel)" "db funnel" window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, &vertical (metafunnel)" "db metafunnel" window menu append item "Meta-Analysis" "L'abbe Graph, metan-based (&labbe)" "db labbe" window menu append item "Meta-Analysis" "NNT, metan-based (metann&t)" "db metannt" window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, metan-based (metan&inf)" "db metaninf" window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, meta-based (metain&f)" "db metainf" window menu append item "Meta-Analysis" "Galbraith Plot for Heterogeneity (&galbr)" "db galbr" window menu append item "Meta-Analysis" "Publication Bias (meta&bias)" "db metabias" window menu append item "Meta-Analysis" "Trim and Fill Analysis (met&atrim)" "db metatrim" window menu refresh } run E:\w\stata1\ado\profile.do 结果输出 . insheet using C:\Users\51040\Desktop\metantry8.csv,clear (14 vars, 130 obs) . br . gen p=xtotal/xtail . gen se =sqrt(p*(1-p)/xtail) 如何在此基础上计算响应比

gen rr = (success/grouped) / (success[1]/grouped[1]) 其中，success和grouped分别表示成功次数和总次数，success[1]和grouped[1]表示第一组的成功次数和总次数。运行命令后，会生成一个新的变量rr...

已知微分方程为N（t）=((r2 + exp(log(N0^(2/3)*r1 - r2) + (2*r1*t)/3))/r1)^(3/2) 下面是该菌一段时间内连续观察的计数个数 (个/ml), 请拟合上述微分方程解出的N随时间变化的模型, 并在同一副图形中绘制拟合曲线和真实观测值散点图, 计算相关系数的平方, 从而分析拟合效果. 病菌随时时间 (天) 观测个数 (个/ml) 第 天 6 7 8 9 10 11 12 13 14 个数 166 139 136 207 196 244 300 340 317 第 天 15 16 17 18 19 20 21 22 23 个数 351 466 613 659 750 870 1044 1184 1375 第 天 24 25 26 27 28 29 30 个数 1515 1824 2123 2436 2856 3297 3874

$$\frac{dN}{dt} = r_1N^{2/3} - r_2N$$ $$\frac{N_{i+1}-N_i}{\Delta t} = r_1N_i^{2/3} - r_2N_i$$ $$N_{i+1} = N_i + \Delta t(r_1N_i^{2/3} - r_2N_i)$$ 其中，$N_i$表示第$i$天的计数个数，$\Delta t$表示...

使用 p1 <- fviz_dist(dist_obs, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07"))来 绘制观测值距离图后，如何画出分层聚类的树状图。请给出代码

要画出分层聚类的树状图，可以使用hclust()函数进行层次聚类，并使用plot()函数绘制树状图。具体代码如下： ...plot(hc, hang = -1)表示绘制聚类树状图，hang = -1表示将叶子节点水平排列。

# 请使用这份数据集回答以下问题： # 1.查看数据的结构（即各变量类型） # 2.对分类变量education进行虚拟变量编码。 # 3.构建一个线性回归模型，以purchase_amount作为因变量，age、gender作为自变量构建回归模型 # 4.解释模型中各个系数以及显著性的含义 # 5.你如何评价该模型的好坏？（提示：可从R2，F检验，t检验，residuals，MSE等方面评价这个模型是否合理） # 6.使用5折交叉验证来评估模型的性能，并给出5折交叉验证后得到的R2和MSE

$ education : Factor w/ 3 levels "大学","研究生",..: 2 2 2 3 2 3 1 2 1 1 ... $ region : Factor w/ 4 levels "东部","北部",..: 1 3 1 2 2 1 2 1 2 2 ... 可以看到，其中purchase_amount和age是数值型...

培养皿中的一群病菌趋向于繁殖成一个圆菌落。设N是病菌的数目，病菌的自然增长率与N成正比，比例常数为r_1，同时病菌由于寒冷而受到损伤，死亡率与∛N成正比，比例常数为r_2。 (1) N关于时间t满足的微分方程是dN/dt=r_1 N-r_2 ∛N，请用MATLAB求解N(t)。(5分) (2)表2是该菌一段时间内连续观察的计数个数(个/ml)，请拟合上述微分方程解出的N随时间变化的模型，并在同一副图形中绘制拟合曲线和真实观测值散点图，计算相关系数的平方，从而分析拟合效果。(5分) 表2 病菌随时时间(天)观测个数(个/ml) 第 天 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 个数 166 139 136 207 196 244 300 340 317 351 466 613 659 第 天 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 个数 750 870 1044 1184 1375 1515 1824 2123 2436 2856 3297 3874

t_obs = [6:1:18 19:2:30]; y_obs = [166 139 136 207 196 244 300 340 317 351 466 613 659 750 870 1044 1184 1375 1515 1824 2123 2436 2856 3297 3874]; scatter(t_obs, y_obs, 'r'); xlabel('时间t'); ylabel('...

我想用matlab实现：1,对于给定2维坐标的平面，里面含有一些多边形障碍物。用若干的等间距平行线去跟这个平面的边界求交点。2，求出交点，并存储到一个数组里面去，然后顺次把数组连接起来，且要求避开中间的障碍物

inobs1 = inpolygon(ints1(:,1), ints1(:,2), obs1(:,1), obs1(:,2)); inobs2 = inpolygon(ints2(:,1), ints2(:,2), obs2(:,1), obs2(:,2)); ints1(inobs1,:) = []; ints2(inobs2,:) = []; % 连接交点 ints = [ints...

绘制观测值距离图 library(factoextra) fviz_dist(dist_obs, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) # 绘制变量距离图 fviz_dist(dist_var, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) 在外侧再加上箱线图，代码怎么写

plot_grid(p1, p2, ncol = 2, align = "h", axis = "tb") 在这段代码中，我们首先加载了ggplot2和factoextra库。然后，我们使用iris数据集计算了观测值和变量之间的距离。接下来，我们使用fviz_dist()函数...

# 绘制观测值距离图 library(factoextra) fviz_dist(dist_obs, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) # 绘制变量距离图 fviz_dist(dist_var, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) 在外侧再加上箱线图，代码怎么写

这个示例代码中，我们使用了 ggplot2 中的 geom_boxplot() 函数绘制箱线图，并使用 cowplot 包中的 plot_grid() 函数将距离图和箱线图组合在一起。注意，在组合时，我们设置了 nrow = 1 表示将距离图和箱...
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。