使用plot函数前为什么要用linspace定义x?
时间: 2024-04-22 09:27:49 浏览: 120
在使用 plot 函数时,我们需要定义 x 值来确定要绘制的数据点的位置。linspace 函数的作用是生成一个等间距的向量,它可以帮助我们定义 x 值的范围和间隔。
plot 函数通常用于绘制连续函数的图形,其中 x 值对应自变量,y 值对应因变量。通过事先使用 linspace 创建一个 x 值的向量,可以确保我们在绘图时拥有足够的数据点,并且这些数据点之间的间隔是均匀的。
例如,如果要绘制函数 y = sin(x) 的图形,我们可以使用 linspace 来定义 x 的范围,并在该范围内生成足够多的数据点,以获取平滑的曲线:
```matlab
x = linspace(0, 2*pi, 100); % 在 0 到 2*pi 范围内生成 100 个等间距的数据点
y = sin(x); % 计算对应的 y 值
plot(x, y); % 绘制曲线
```
通过事先定义 x 值,我们可以确保绘制出的图形在 x 范围内是连续且平滑的。这对于绘制函数图形或其他连续数据点的图形非常重要。
因此,在使用 plot 函数前使用 linspace 定义 x 值可以帮助我们控制数据点的范围和间隔,从而获得更准确和可读性更好的图形。
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;
```
1) 如何通过 TensorFlow 的变量赋值计算:1+2+3+…+100? (2) / (3) 生成均匀分布的 100 个数据 x ,x 属于 (-1,1) ,利用 numpy 中的 linspace 函数生成均匀分布的数据。令 y=2x+1 ,绘制散列点 (x,y) 。使用 plt.scatter () 函数完 成散列点的绘制。使用 plt.plot()函数绘制 y=2x+1 x 属于 (-1,1) (4) 写出一元线性回归的模型函数和损失函数
1) 代码如下:
```python
import tensorflow as tf
# 定义变量x和初始值
x = tf.Variable(0, dtype=tf.int32)
init = tf.global_variables_initializer()
# 定义计算图
sum = 0
for i in range(1, 101):
sum += i
assign_op = tf.assign(x, sum)
# 运行计算图
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
sess.run(assign_op)
print(sess.run(x))
```
2) 代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成均匀分布的数据
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = 2 * x + 1
# 绘制散列点和直线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y)
# 显示图像
plt.show()
```
3) 一元线性回归的模型函数为:
$$y = wx + b$$
其中,$w$ 是权重,$b$ 是偏置。
损失函数为:
$$Loss = \frac{1}{2n}\sum_{i=1}^n(y_i - (wx_i + b))^2$$
其中,$n$ 是样本数量,$y_i$ 是第 $i$ 个样本的真实值,$x_i$ 是第 $i$ 个样本的特征值。
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