trapz(x_vals, target_distribution(x_vals))
时间: 2023-10-26 15:06:41 浏览: 40
I'm sorry, as an AI language model, I don't have access to the specific values of x_vals and target_distribution needed to perform this calculation. Could you please provide me with those values?
相关问题
将以下代码图形用红色填充:import matlab.unittest.constraints.IsTrue; % 定义函数 y(x,k) y=@(x,k)-k.*x.*x+12.*k.*x; % 解方程,找到使白色和红色区域面积相等的k值 k_vals = linspace(-10, 10, 1000); k_val = NaN; for k = k_vals area_white = integral(@(x) y(x, k), 0, 12); x_vals = linspace(0, 12, 1000); y_vals = y(x_vals, k); area_red = trapz(x_vals(y_vals >= 0), y_vals(y_vals >= 0)); if abs( area_red) < eps(area_white) k_val = k; break; end end if isnan(k_val) disp('无法找到使白色和红色区域面积相等的k值'); else disp(['使白色和红色区域面积相等的k值:', num2str(k_val)]); end % 绘制函数图形和填充区域 x_vals = linspace(0, 12, 1000); y_vals = y(x_vals, k_val); % 第一个子图:使用 plot 函数绘制函数 y(x) subplot(1, 2, 1); plot(x_vals, y_vals); title('Function y(x)'); xlabel('x'); ylabel('y'); % 第二个子图:使用 fill 函数绘制函数 y(x),并将曲线下方区域涂成红色 subplot(1, 2, 2); plot(x_vals, y_vals); fill(x_vals(y_vals >= 0), y_vals(y_vals >= 0), 'r', 'FaceAlpha', 0.5, 'EdgeColor', 'none'); title('Area under y(x)'); xlabel('x'); ylabel('y'); sgtitle('Function and Area under y(x)'); grid on; box on;
以下是修改后的代码,将曲线下方区域涂成红色:
```matlab
import matlab.unittest.constraints.IsTrue;
% 定义函数 y(x,k)
y = @(x,k) -k.*x.*x+12.*k.*x;
% 解方程,找到使白色和红色区域面积相等的k值
k_vals = linspace(-10, 10, 1000);
k_val = NaN;
for k = k_vals
area_white = integral(@(x) y(x, k), 0, 12);
x_vals = linspace(0, 12, 1000);
y_vals = y(x_vals, k);
area_red = trapz(x_vals(y_vals >= 0), y_vals(y_vals >= 0));
if abs(area_red - area_white) < eps(area_white)
k_val = k;
break;
end
end
if isnan(k_val)
disp('无法找到使白色和红色区域面积相等的k值');
else
disp(['使白色和红色区域面积相等的k值:', num2str(k_val)]);
end
% 绘制函数图形和填充区域
x_vals = linspace(0, 12, 1000);
y_vals = y(x_vals, k_val);
% 第一个子图:使用 plot 函数绘制函数 y(x)
subplot(1, 2, 1);
plot(x_vals, y_vals);
title('Function y(x)');
xlabel('x');
ylabel('y');
% 第二个子图:使用 fill 函数绘制函数 y(x),并将曲线下方区域涂成红色
subplot(1, 2, 2);
plot(x_vals, y_vals);
hold on;
fill(x_vals(y_vals >= 0), y_vals(y_vals >= 0), 'r', 'FaceAlpha', 0.5, 'EdgeColor', 'none');
hold off;
title('Area under y(x)');
xlabel('x');
ylabel('y');
sgtitle('Function and Area under y(x)');
grid on;
box on;
```
光谱 CIE X Y Z
光谱的CIE XYZ值是根据CIE标准观察者函数和光谱数据计算得出的。CIE标准观察者函数描述了人眼对不同波长的光的敏感度,而光谱数据描述了光的强度随波长的变化。通过将光谱数据乘以CIE标准观察者函数并对结果进行积分,可以得出CIE XYZ值。下面是计算CIE XYZ值的简单步骤:
1. 读取光谱数据,将其转换为能量谱,即每个波长下的辐射能量(或辐射通量)。
2. 加权能量谱,即将能量谱乘以CIE标准观察者函数(例如CIE 1931标准观察者函数),得到三个加权能量谱,分别对应于CIE XYZ三刺激值的权重。
3. 对三个加权能量谱进行积分,积分范围为可见光谱范围(通常为380-780nm),得到CIE XYZ三刺激值。
下面是一个简单的Python示例代码:
```python
import numpy as np
# CIE 1931 standard observer functions
xbar = np.loadtxt('cie_x.csv', delimiter=',')
ybar = np.loadtxt('cie_y.csv', delimiter=',')
zbar = np.loadtxt('cie_z.csv', delimiter=',')
# sample spectral data
wavelengths = np.loadtxt('spectral_data.csv', delimiter=',', usecols=0)
spectral_data = np.loadtxt('spectral_data.csv', delimiter=',', usecols=1)
# interpolate CIE functions to match spectral data
x_interp = np.interp(wavelengths, xbar[:,0], xbar[:,1])
y_interp = np.interp(wavelengths, ybar[:,0], ybar[:,1])
z_interp = np.interp(wavelengths, zbar[:,0], zbar[:,1])
# calculate XYZ values
X = np.trapz(spectral_data * x_interp, wavelengths)
Y = np.trapz(spectral_data * y_interp, wavelengths)
Z = np.trapz(spectral_data * z_interp, wavelengths)
print('CIE XYZ values: {:.4f}, {:.4f}, {:.4f}'.format(X, Y, Z))
```
这个示例代码读取CIE标准观察者函数和样本光谱数据,使用numpy库中的interp函数将CIE函数插值到与光谱数据相同的波长上,然后使用numpy的trapz函数对加权能量谱进行积分,最终得到CIE XYZ三刺激值。