[C,h] = contour(X, Y, New_Cazacu_Barlat_7(X, Y), 1); 这句话的语法正确吗

时间: 2024-03-14 10:49:29 浏览: 122
语法是正确的。这行代码与上面的代码非常相似,只是在绘制等高线的高度参数上有所不同,具体含义如下: - `X`:表示网格的x坐标。 - `Y`:表示网格的y坐标。 - `New_Cazacu_Barlat_7(X, Y)`:表示要绘制等高线图的数据。 - `1`:表示要绘制的等高线高度,这里只绘制高度为1的等高线。 - `[C,h]`:表示等高线数据和绘制对象的句柄。其中,`C`是一个包含等高线高度的向量,`h`是一个句柄矩阵,其中每一列代表一个等高线对象的句柄。 因此,这行代码的作用是绘制函数 `New_Cazacu_Barlat_7(X, Y)` 的等高线,并返回等高线数据 `C` 和绘图句柄 `h`。
相关问题

contour(X, Y, New_Cazacu_Barlat_7(X, Y), [1 1]); 语法解释

这行代码是在Matlab中绘制等高线图的命令,参数含义如下: - `X`:表示网格的x坐标,是一个大小为`M×N`的矩阵,其中`M`和`N`分别表示网格的行数和列数。 - `Y`:表示网格的y坐标,是一个大小为`M×N`的矩阵,其中`M`和`N`分别表示网格的行数和列数。 - `New_Cazacu_Barlat_7(X, Y)`:表示要绘制等高线图的数据,是一个大小为`M×N`的矩阵,其元素的值表示在对应的网格点上的函数值。 - `[1 1]`:表示要绘制的等高线的高度,这里是一个长度为2的向量,表示高度为1的等高线。 此代码的作用是绘制函数 `New_Cazacu_Barlat_7(X, Y)` 的等高线,且只绘制高度为1的等高线。具体函数 `New_Cazacu_Barlat_7(X, Y)` 的计算方法不在本问题的讨论范围内。

f1=@(x,y,z) x+y+z; f2=@(x,y,z) max(abs(x - y), abs(y - z), abs(z - x)) - yield; [X,Y]=meshgrid(-limxyz:piii:limxyz); Z1=-X-Y; % 绘制曲面 surf(X,Y,Z1,'EdgeColor','none','FaceAlpha',0,'FaceColor',[82,124,179]./255) hold on; fimplicit3(f2,'EdgeColor','none','FaceAlpha',0,'FaceColor',[169,64,71]./255) % 通过切片contour函数获取0等势面 [CX,CY,CZ]=meshgrid(-limxyz:piii:limxyz); CV=f1(CX,CY,CZ)-f2(CX,CY,CZ); S=contourslice(CX,CY,CZ,CV,X,Y,Z1,[0,0]); S.EdgeColor = 'c'; S.LineWidth = 3; S.LineStyle = '-'; hold on,运行提示: In fimplicit3 (line 120) In New_Cazacu_Barlat_Of_Third_Effect_in_pai_space_curve_3D_1 (line 122) 错误使用 max 不支持具有两个要比较的矩阵和一个工作维度的 MAX。;出错 New_Cazacu_Barlat_Of_Third_Effect_in_pai_space_curve_3D_1>@(x,y,z)max(abs(x-y),abs(y-z),abs(z-x))-yield 出错 New_Cazacu_Barlat_Of_Third_Effect_in_pai_space_curve_3D_1 (line 125) CV=f1(CX,CY,CZ)-f2(CX,CY,CZ);

根据错误提示,是因为 `f2` 函数中的 `max` 函数不能同时比较两个矩阵和一个工作维度,因此需要将其修改为逐元素比较。 下面是修改后的代码,你可以参考一下: ```matlab f1 = @(x,y,z) x+y+z; f2 = @(x,y,z) max([abs(x-y),abs(y-z),abs(z-x)],[],2) - yield; [X,Y] = meshgrid(-limxyz:piii:limxyz); Z1 = -X - Y; % 绘制曲面 surf(X,Y,Z1,'EdgeColor','none','FaceAlpha',0,'FaceColor',[82,124,179]./255) hold on; fimplicit3(f2,'EdgeColor','none','FaceAlpha',0,'FaceColor',[169,64,71]./255) % 通过切片contour函数获取0等势面 [CX,CY,CZ] = meshgrid(-limxyz:piii:limxyz); CV = f1(CX,CY,CZ) - f2(CX,CY,CZ); S = contourslice(CX,CY,CZ,CV,X,Y,Z1,[0,0]); S.EdgeColor = 'c'; S.LineWidth = 3; S.LineStyle = '-'; hold off; ``` 这段代码应该可以正常运行,并绘制出对应的曲面和等势面。
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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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