寻找D(i)的极小值,并标注在plot(D)中
时间: 2024-02-06 15:12:24 浏览: 26
寻找D(i)的极小值,可以使用MATLAB中的findpeaks函数结合一些参数设置来实现。具体实现如下:
```
[pks,locs] = findpeaks(-D, 'MinPeakProminence', 0.1);
figure
plot(D)
hold on
plot(locs,pks,'r*')
text(locs+.02,pks,num2str((1:numel(pks))'))
hold off
```
上述代码中,使用findpeaks函数寻找-D中的极大值,即D中的极小值。由于findpeaks函数默认寻找局部极大值,因此需要将-D作为输入参数,并设置'MinPeakProminence'参数来控制极小值的阈值。这里将阈值设置为0.1,即只保留D(i)小于0.1的极小值。然后,使用plot函数绘制D的折线图,在极小值处用红色星号标记,并在星号旁边标注极小值的编号。
需要注意的是,在这个例子中,我们使用了-D作为输入参数,因为findpeaks函数默认寻找局部极大值。如果需要寻找局部极小值,可以将-D改为D,并将'MinPeakProminence'参数改为'MinPeakProminence'参数。
相关问题
寻找D(i)的极值,并标注在plot(D)中
要寻找`D(i)`的极值,可以使用Matlab内置的`max`和`min`函数。具体步骤如下:
1. 使用`max`函数找到`D`中的最大值和对应的下标。
```
[max_value, max_index] = max(D);
```
这里`max_value`表示`D`中的最大值,`max_index`表示`D`中最大值的下标。
2. 使用`min`函数找到`D`中的最小值和对应的下标。
```
[min_value, min_index] = min(D);
```
这里`min_value`表示`D`中的最小值,`min_index`表示`D`中最小值的下标。
3. 将`max_value`和`min_value`的值标注在`plot(D)`图像上。
```
hold on;
plot(max_index, max_value, 'r*', 'MarkerSize', 10);
text(max_index, max_value, ['(' num2str(max_value) ')']);
plot(min_index, min_value, 'g*', 'MarkerSize', 10);
text(min_index, min_value, ['(' num2str(min_value) ')']);
hold off;
```
这里的`hold on`和`hold off`函数用于在同一个图像窗口中绘制多张图像,`plot`函数用于绘制红色星号和绿色星号分别代表最大值和最小值,`text`函数用于在星号的旁边标注对应的数值。
完整的代码如下:
```
D = zeros(1, B);
for i = 1:1:B
D(i) = sqrt((contour(i,1)-470).^2 + (contour(i,2)-466).^2);
end
[max_value, max_index] = max(D);
[min_value, min_index] = min(D);
plot(D);
hold on;
plot(max_index, max_value, 'r*', 'MarkerSize', 10);
text(max_index, max_value, ['(' num2str(max_value) ')']);
plot(min_index, min_value, 'g*', 'MarkerSize', 10);
text(min_index, min_value, ['(' num2str(min_value) ')']);
hold off;
```
运行后,会得到一张带有最大值和最小值标注的`D`向量图像。
python画函数图像并标注极大值与极小值点
好的,我可以回答这个问题。要画出函数的图像可以使用 Python 的 Matplotlib 库。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义函数
def f(x):
return np.sin(x)
# 生成 x 坐标轴上的点
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
# 生成 y 坐标轴上的点
y = f(x)
# 绘制函数图像
plt.plot(x, y)
# 查找极值点的位置
ymax_pos = np.argmax(y)
ymin_pos = np.argmin(y)
# 在图像上标注极值点
plt.plot(x[ymax_pos], y[ymax_pos], 'ro')
plt.plot(x[ymin_pos], y[ymin_pos], 'go')
# 显示图像
plt.show()
```
在这个例子中,我们先定义了一个函数 f(x) = sin(x)。然后使用 np.linspace() 函数生成 x 坐标轴上均匀分布的点,在使用 f() 函数计算出每个点对应的 y 坐标轴上的值。接着,我们使用 plt.plot() 函数绘制出函数图像,并使用 np.argmax() 和 np.argmin() 函数查找出 y 坐标轴上的最大值和最小值对应的 x 坐标轴上的位置。最后,我们在图像上使用红色和绿色的点标注出这两个极值点的位置。
希望这个例子能够帮助你。