% axis([... % min([point(:,1); point1(:,1); x0]) - 1,... % max([point(:,1); point1(:,1); x0]) + 1,... min([point(:,2); point1(:,2); y0]) - 1,... max([point(:,2); point1(:,2); y0]) + 1 ]);
时间: 2024-03-29 10:36:57 浏览: 11
这段代码的作用是设置坐标轴的范围,其中
- 第一行的 `axis([...` 表示开始设置坐标轴的范围;
- 第二行的 `min([point(:,1); point1(:,1); x0]) - 1` 表示 x 轴的最小值,其中 `point` 和 `point1` 是二维坐标系中的点的集合,`x0` 是另一个坐标点的 x 坐标值,`min` 函数返回这些值中的最小值,再减去 1;
- 第三行的 `max([point(:,1); point1(:,1); x0]) + 1` 表示 x 轴最大值,其中 `max` 函数返回这些值中的最大值,再加上 1;
- 第四行的 `min([point(:,2); point1(:,2); y0]) - 1` 表示 y 轴最小值;
- 第五行的 `max([point(:,2); point1(:,2); y0]) + 1` 表示 y 轴最大值;
- 最后一行的 `]);` 表示设置坐标轴范围结束。
相关问题
point = [point; point(1,:)]; point1 = point; plot(point(:,1), point(:,2), '-o', 'LineWidth', 2); axis equal; grid on; % axis([... % min([point(:,1); point1(:,1); x0]) - 1,... % max([point(:,1); point1(:,1); x0]) + 1,... % min([point(:,2); point1(:,2); y0]) - 1,... % max([point(:,2); point1(:,2); y0]) + 1 % ]);
这段代码将定义的点集 point 沿着第一行和最后一行连接成一个封闭的多边形,然后将其保存到 point1 中。接着使用 plot 函数将多边形绘制出来。其中 '-o' 表示使用实线和圆形点进行绘制,'LineWidth', 2 表示线宽为 2。使用 axis equal 可以将横轴和纵轴的比例设为相等,使得图形看起来更加正常。使用 grid on 可以在图形中显示网格线。最后通过设置坐标轴的范围,使得图形中所有的点都能被完整地显示出来。
np.linalg.norm axis=-1
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的无穷范数。在默认参数下,矩阵的无穷范数是指矩阵中每行的元素的绝对值的最大值。当`axis`参数设置为1时,函数将按行计算每行的无穷范数。而当`keepdims`参数设置为True时,函数将保持结果的二维特性。
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的2范数和1范数。当`axis`参数设置为1时,函数将按行计算每行的范数值。
引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的1范数。当`axis`参数设置为0时,函数将按列计算每列的1范数值。
综上所述,若`axis`参数为-1,则表示按最后一个轴进行计算。在这种情况下,`np.linalg.norm`函数将按行计算每行的范数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.linalg.norm()用法](https://blog.csdn.net/xiaobumi123/article/details/89227586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [numpy -- np.linalg](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/81009875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]