clear;clc; % 准备数据 t = 1:1:24; Person = [840 480 408 1080 402 486 330 684 1728 1980 1374 840 1578 1260 1494 1914 1260 1788 1356 1740 1164 882 1446 1200]; Taxi = [22 14 15 58 39 29 21 11 23 16 46 42 34 41 35 57 70 57 48 53 41 73 76 42]; % 设置颜色，rgb值 C1 = [62/255, 179/255, 195/255]; C2 = [221/255, 107/255, 123/255]; % 绘制图像并调整折线图和柱状图的图形样式 [hAxes,hBar,hLine] = plotyy(t, Person, t, Taxi, 'bar', 'plot'); set(hBar, 'EdgeColor', 'k', 'LineWidth', 1, 'facecolor', C1); set(hLine, 'LineStyle', '--', 'Marker', 'o', 'LineWidth', 2.5, 'Color', C2); % 标题、坐标轴、legend title('各时间段机场客流量和出租车流量'); xlabel('时间段') ylabel(hAxes(1),'客流量') ylabel(hAxes(2),'出租车流量') set(hAxes(1), 'YColor', C1, 'YMinorTick', 'on'); set(hAxes(2), 'YColor', C2, 'YGrid', 'on'); legend([hBar, hLine], '客流量', '出租车流量');

时间: 2023-08-20 09:37:27 浏览: 32
这是一段Matlab代码，对各个时间段机场的客流量和出租车流量进行了可视化绘制。下面是Python的等效代码： ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 t = np.arange(1, 25) Person = np.array([840, 480, 408, 1080, 402, 486, 330, 684, 1728, 1980, 1374, 840, 1578, 1260, 1494, 1914, 1260, 1788, 1356, 1740, 1164, 882, 1446, 1200]) Taxi = np.array([22, 14, 15, 58, 39, 29, 21, 11, 23, 16, 46, 42, 34, 41, 35, 57, 70, 57, 48, 53, 41, 73, 76, 42]) # 设置颜色，rgb值 C1 = (62/255, 179/255, 195/255) C2 = (221/255, 107/255, 123/255) # 绘制图像并调整折线图和柱状图的图形样式 fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() hBar = ax1.bar(t, Person, color=C1, edgecolor='k', linewidth=1) hLine, = ax2.plot(t, Taxi, color=C2, linestyle='--', marker='o', linewidth=2.5) # 标题、坐标轴、legend ax1.set_xlabel('时间段') ax1.set_ylabel('客流量', color=C1) ax2.set_ylabel('出租车流量', color=C2) ax1.tick_params(axis='y', colors=C1, which='both', direction='in', length=4, width=1, labelsize=8) ax2.tick_params(axis='y', colors=C2, which='both', direction='in', length=4, width=1, labelsize=8) ax2.grid(True, linestyle=':') ax1.set_title('各时间段机场客流量和出租车流量') ax1.legend([hBar, hLine], ['客流量', '出租车流量']) plt.show() ``` 这个代码同样会生成一张折线图和一张柱状图，用来展示各个时间段机场的客流量和出租车流量。在Python中，我们使用了numpy和matplotlib库来实现这些操作。使用arange函数来生成从1到24的时间段数据。客流量和出租车流量分别使用了numpy的array函数来表示。plt.subplots用于生成绘图的子图，其中ax1和ax2分别表示绘图的左右两个y轴。使用twinx函数来让ax1和ax2共享x轴。在绘制柱状图和折线图时，分别使用了bar和plot函数，并调整了它们的样式。最后，我们使用xlabel、ylabel、tick_params、grid、set_title和legend函数来设置图表的各种属性。

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function ukf_soc clc; clear; % 电流采样周期 t=1; %导入电流数据 i(1,:)=xlsrea

### 回答1： 在这段代码中，ukf_soc函数是一个使用无迹卡尔曼滤波器（UKF，Unscented Kalman Filter）估计电流状态SOC（State of Charge）的函数。 首先，通过使用clc和clear命令来清除MATLAB命令窗口和工作区中的...

%一阶声波方程模拟 clear;clc; %雷克子波 % figure(1); dt=1e-3; tmax=501; t=0:d

tmax=dt:(tmax-1)*dt; %时间范围 f1=10; %第一个子波的频率 f2=20; %第二个子波的频率 t1=1/f1; %第一个子波的周期 t2=1/f2; %第二个子波的周期 a1=2; %第一个子波的振幅 a2=1; %第二个子波的振幅 w=pi/(sqrt...

t = 0:1/fs:(1-1/fs);

根据您的要求，代码中的t应该定义为0:1/fs:1，而不是0:1/fs:(1-1/fs)。以下是修改后的代码示例： matlab clear all; clc; % 读取音频文件 filename = 'your_audio_file.wav'; [y, fs] = audioread...

clc; clear; %数据划分 data1 = load('pulse.mat'); xy1 = data1; data2 = load('sin.mat'); xy2 = data2; data3 = load('step.mat'); xy3 = data3; xy=[xy1;xy2;xy3]; Y=xy(:,5); X=xy(:,1:4); Y=Y(1:7000)'; X=X(1:7000,:)' ; %神经网络的数据格式要求每列是一个样本，所以p和t在训练前要转置一下，即p=p';t=t' %神经网络创建 net=newff(minmax(X),[10,1],{'tansig' 'purelin','trainlm'}); % 传递函数TF % purelin： 线性传递函数。 % tansig ：正切S型传递函数。 net.trainParam.epochs = 3000; [net,tr]=train(net,X,Y); trainout=sim(net,X);%经BP得到的结果 %%附上训练数据响应以及测试数据BP的结果对比分析 %原始数据训练拟合结果 % figure; % t=1:1:length(Y) % plot(t,Y,'r',t,trainout,'*g'); % legend('原函数','训练拟合值');title('训练数据响应') % testX=testXY(:,1:4)'; % testY=testXY(:,5)'; % 测试数据 % test_trainout=sim(net,testX);%经BP得到的结果 % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,testY,'r',i,test_trainout,'g'); title('test data结果') %误差 % error=test_trainout-testY % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,error,'r'); axis([0 40 -0.2 0.2]); title('error') 优化上述代码，使其能在matlab正常运行

1. 修正了数据导入部分的错误，将xy1 = data1;改为xy1 = data1.xy;，其他两个数据文件的导入也做了相应的修改。 2. 对数据进行了拼接，并按照train_ratio指定的比例进行了训练集和测试集的划分。 3. 在创建...

详细分析程序：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N y=A*x0+C; x1=mod(y,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

clear clc 2. 初始化一些参数和变量。 matlab A = 65539; % 常数 A N = 1200; % 序列的个数 x0 = 1; % 初始值 x0 M = 2147483647; % 常数 M C = 1; % 常数 C 3. 使用 for 循环生成随机数序列。 ...

优化这段代码clc;clear % 参数设置 L = 1; % 空间长度 T = 1; % 总时间 c = 1; % 波速 dx = 0.001; % 空间步长 dt = 0.001; % 时间步长 % 空间和时间离散化 x = 0:dx:L; % 离散空间网格 t = 0:dt:T; % 离散时间步长 N = length(x); % 空间网格数 M = length(t); % 时间步长数 % 初值条件和边界条件 u0 = sin(pi*x/L); % 初始条件 u_boundary = zeros(1, M); % 边界条件 % 傅里叶变换求解一维波动方程 k = (2*pi/L) * [0:(N/2) (-N/2):-1]; % 波数向量 u = zeros(N, M); % 存储解 u(:, 1) = u0; % 初始条件 U = fft(u(:, 1)); % 初始条件的傅里叶变换 for j = 2:M U = U.*(exp(-1i*c*k*dt)'); % 傅里叶变换求解 u(:, j) = ifft(U); % 逆傅里叶变换得到解 end u=real(u); % 计算解析解 u_exact = zeros(N, M); for j = 1:M t_j = t(j); u_exact(:, j) = sin(pi*x/L) .* cos(pi*c/L*t_j); end % 计算误差 error = abs(u - u_exact); % 可视化解 figure; mesh(t, x, u'); xlabel('时间'); ylabel('空间'); zlabel('解 u(x, t)'); title('解 u(x, t)的可视化'); % 可视化误差 figure; mesh(t, x, error'); xlabel('时间'); ylabel('空间'); zlabel('误差'); title('误差的可视化');

clc;clear %% 参数设置 L = 1; % 空间长度 T = 1; % 总时间 c = 1; % 波速 dx = 0.001; % 空间步长 dt = 0.001; % 时间步长 %% 空间和时间离散化 x = 0:dx:L; % 离散空间网格 t = 0:dt:T; % 离散时间步长 N = ...

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值： 增量： 终 值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

- clear 和 clc 分别是清空变量和清空命令窗口的指令。 - t = -100:0.001:100 定义了一个从 -100 到 100 的数组，步长为 0.001，用于后面计算函数的取值。 - syms x 定义了一个符号变量 x。 - y = x/(x * x...

% 指数稳定matlab代码 clear;clc; T = 1; % 时间 N = 1000; % 离散化步数 dt = T/N; % 步长 alpha = 0.75; % 稳定参数 beta = 0.5; % 波动参数 X0 = 1; % 初始值 X = zeros(1,N+1); X(1) = X0; dBH = zeros(1,N); % 带有分数布朗运动的随机项 H = 0.75; % 长记忆项 for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) hold on % 绘制5条路径 for j=1:4 dBH = zeros(1,N); for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) end xlabel('t','FontSize',12) ylabel('X(t)','FontSize',12) title('指数稳定随机泛函微分方程路径','FontSize',14)

- T = 1;：总时间为1。 - N = 1000;：将总时间离散化为1000个步骤。 - dt = T/N;：每个时间步长为总时间除以步数。 - alpha = 0.75;：稳定参数。 - beta = 0.5;：波动参数。 - X0 = 1;：初始值。 - X =...

clc; clear all; close all; r = 10; % 齿轮半径 alphak =0:pi/200:pi/4; % 角度范围 thetak = tan(alphak) - alphak; % 计算渐开线的极角 rk = r./cos(alphak); % 计算渐开线的极径 % 绘制渐开线 polarplot(rk,alphak); title('齿轮渐开线');优化代码

clc; clear; close all; r = 10; % 齿轮半径 alphak = 0:pi/200:pi/4; % 角度范围 thetak = tan(alphak) - alphak; % 计算渐开线的极角 rk = r./cos(alphak); % 计算渐开线的极径 % 绘制渐开线 polarplot...

根据程序画出程序框图：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N x2=A*x0+C; x1=mod(x2,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

4. 更新x0和v0的值，为下一次循环做准备。 5. 计算生成的随机数的平均值和方差，并保存到ave和var变量中。 6. 绘制生成的随机数的折线图。 7. 绘制生成的随机数的频率分布直方图。 希望这个描述能帮助你理解程序的...

逐行分析程序：%%混合同余法 clear clc %% %初始化 A=65539; N=1200; x0=1; M=2147483647; C=1; for k=1:N y=A*x0+C; x1=mod(y,M); v1=x1/2147483647;%将x1中的数除以M得到小于1的随机数 v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v;%保存0-1随机数到v2 ave=mean(v) var=var(v) k1=k; save v; %% %绘图程序 k=1:k1; plot(k,v,'b'); xlabel('k');ylabel('v');title('(0-1)'); %% figure [num,val]=hist(v,10); num1=num/N;%频数转换成频率分布 hist(v,10); figure plot(val,num1,'b');

在每次循环中，通过混合同余法生成一个随机数，并对其进行处理得到一个在0到1之间的随机数，保存到数组v中。 然后，程序计算了生成的随机数序列的平均值ave和方差var，并将生成的随机数序列保存到文件v中。 接着是...

补全代码：clear;clc % 读取图像文件 img = imread('Lena01.bmp'); img =imresize(img,0.2); % 显示原始图像 subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); % 计算傅里叶变换 f = double(img); F = zeros(size(f)); [M, N] = size(f); for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform'); % 计算傅里叶逆变换 f2 = zeros(size(f)); for x = 0:M-1 for y = 0:N-1 for u = 0:M-1 for v = 0:N-1 end end end end

F(u+1, v+1) = F(u+1, v+1) + f(x+1, y+1) * exp(-2j*pi*((u*x/M)+(v*y/N))); end end end end % 显示傅里叶变换后的图像 subplot(2, 2, 2); imshow(log(1+abs(F)), []); title('Fourier Transform'); ...

检查程序错误“clc;clear all; % 定义系统模型 A = [1 0.5 0; 0 1 1; 0 0 1]; B = [1 0; 0 1; 1 1]; C = [1 0 0; 0 1 0]; D = [0 0; 0 0]; sys = ss(A, B, C, D); % 设计控制器 nmeas = 2; % 测量信号数 ncont = 3; % 控制输入数 W1 = eye(nmeas); % 测量加权矩阵 W2 = eye(ncont); % 控制加权矩阵 gamma = 1; % H∞性能指标 [K, CL, gamma] = hinfsyn(sys, nmeas, ncont, W1, W2, gamma); % 合成控制系统 sys_cl = feedback(sys * K, eye(nmeas)); % 仿真系统 t = 0:0.01:10; u = [ones(size(t)); sin(2*t)]; % 控制输入 [y, t] = lsim(sys_cl, u, t); % 系统响应 plot(t, y);”

clc; clear all; % 定义系统模型 A = [1 0.5 0; 0 1 1; 0 0 1]; B = [1 0; 0 1; 1 1]; C = [1 0 0; 0 1 0]; D = [0 0; 0 0]; sys = ss(A, B, C, D); % 设计控制器 nmeas = 2; % 测量信号数 ncont = 2; % 控制输入...

clc; clear; close all; % 定义参数 fc = 2e3; % 载波频率 fs = 64 * fc; % 采样频率 T = 8 / fc; % 基带信号周期 Ts = 1 / (2 * fc); % 输入信号周期 B = 0.5 / T; % 基带带宽 BbTb = 0.5; % 3dB带宽 % 生成数字序列和基带信号 data = [0 0 1 0 1 0 1 0]; baseband = generate_baseband(data, fs, T); % GMSK调制 modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb); % 绘制调制后的波形 figure(1); t = 0:1/fs:length(modulated_signal)/fs-1/fs; plot(t, modulated_signal); xlabel('时间/s'); ylabel('幅度'); title('GMSK调制波形00101010'); % 生成基带信号的函数 % 输入参数： % data: 数字序列 % fs: 采样频率 % T: 基带信号周期 % 输出参数： % baseband: 基带信号 function baseband = generate_baseband(data, fs, T) baseband = zeros(1, length(data) * fs * T); for i = 1:length(data) if data(i) == 0 baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = -1; else baseband((i-1)*fs*T+1:i*fs*T) = 1; end end end % GMSK调制的函数 % 输入参数： % baseband: 基带信号 % fc: 载波频率 % fs: 采样频率 % B: 基带带宽 % BbTb: 3dB带宽 % 输出参数： % modulated_signal: 调制信号 function modulated_signal = gmsk_modulation(baseband, fc, fs, B, BbTb) kf = B / (2*pi); % 调制指数 bt = 0:1/fs:length(baseband)/fs-1/fs; % 基带信号时间序列 gaussian = gausspuls(bt, B/(2*pi*BbTb), 2.5); % 高斯滤波器 baseband_f = filter(gaussian, 1, baseband); % 进行滤波 cumulative_freq = cumsum(baseband_f) / fs * kf; % 计算累积频偏 t = 0:1/fs:length(baseband_f)/fs-1/fs; % 调制信号时间序列 phasor = exp(1j*(2*pi*fc*t + 2*pi*cumulative_freq)); % 产生载波相位 modulated_signal = real(baseband_f .* phasor); % 进行相乘运算，得到调制信号 end % 自定义高斯滤波器函数 % 输入参数： % t: 时间序列 % B: 带宽 % alpha: 音频信号系数 % 输出参数： % g: 高斯函数 function gaussian = gausspuls(t, B, alpha) gaussian = (2 * pi * B * t) .^ alpha .* exp(-(2 * pi * B * t) .^ 2 / (2 * log(2))); end

这是一个 MATLAB 代码，实现了 GMSK 调制。代码中定义了载波频率、采样频率、基带信号周期等参数，并通过 generate_baseband 函数生成了基带信号。接着，通过 gmsk_modulation 函数对基带信号进行 GMSK 调制，得到...

改正：clear,clc % 导入数据 data = readtable('classroom.xlsx'); % 从Excel文件中读取数据 M = data.seat; f = data.power_sum; %约束条件 Aeq = [M';ones(1, 45)]; beq = [5320/0.9;5320/0.8]; lb = zeros(1, 45); ub = ones(1, 45); [x, fval, exitflag] = linprog(f, [], [], Aeq, beq, lb, ub); idx = find(x < 1e-6); fprintf("需要关闭的教室编号为：%d ", idx);

clear, clc % 导入数据 data = readtable('classroom.xlsx'); % 从Excel文件中读取数据 M = data.seat; f = data.power_sum; % 约束条件 Aeq = [M'; ones(1, 45)]; beq = [5320/0.9; 5320/0.8]; lb = zeros(1, 45)...

function pde1_2() clear,clc close all x=0:0.05:1; %sol横坐标对应x % y=0:0.05:1 ; t=0:0.05:2; %%sol纵坐标对应t m=0; sol=pdepe(m, @pdefun, @pdeinit, @pdebound , x, t ); figure(1) surf(x,t,sol) figure(2) plot(x, sol(end,:)) %t=2 title( 't=2') end %pde函数 function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=pi^2; f=du; s=0; end %边界条件 function [pa,qa,pb,qb]=pdebound(xa,ua, xb, ub ,t) qa=0; %u(0,t) qb=1 ; %u(1,t) pa=ua; %du(0,t) pb=pi*exp(-t); %du(1,t) end错误在哪

在这段代码中，错误出现在 pdebound 函数的定义中。根据MATLAB的文档，pdebound 函数应该... qb = 1; % 右端点处的边界条件 pb = pi*exp(-t); % 右端点处的边界条件 end 修改后，代码应该可以正常运行了。

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校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩