为我解释以下代码figure; n = 50; x = linspace(40,70,n); y = .7*x + normrnd(0,5,size(x)); plot(x,y,'bx'); hold on; [p,s] = polyfit(x,y,1);%多项式曲线拟合 [yfit,dy] = polyconf(p,x,s,'predopt','curve');%多项式的置信区间 fill([x, fliplr(x)], [yfit-dy, fliplr(yfit+dy)],[0.8706 0.9216 0.9804]); % fill([x fliplr(x)], [yu fliplr(yl)], [.9805 .7031 .6797], 'linestyle', 'none', 'FaceAlpha',0.5); % x从左到右,fliplr从右到左。 % yfit-dy,代表的是下边界;yfit+dy代表的是上边界;上边界的顺序也得修改成从右向左; % [0.8706 0.9216 0.9804] RGB数组; line(x,yfit,'color','r'); line(x,yfit-dy,'color','r','linestyle',':'); line(x,yfit+dy,'color','r','linestyle',':');
时间: 2024-01-13 08:02:36 浏览: 29
这段代码用于绘制数据的散点图,并在散点图上添加多项式拟合线以及置信区间。
让我们逐行解释这段代码的功能:
1. `figure;` 创建一个新的图形窗口。
2. 定义变量 `n` 并赋值为 50,表示数据点的数量。
3. 使用 `linspace` 函数创建一个从 40 到 70 的等间隔的数组,并将结果存储在变量 `x` 中。
4. 使用 `normrnd` 函数生成一个服从正态分布的随机数数组,均值为 0,标准差为 5,大小与 `x` 相同,并将结果与 `x` 相加,存储在变量 `y` 中。这样可以创建具有一定噪声的线性关系。
5. 使用 `plot` 函数绘制散点图,其中 `x` 是 x 值,`y` 是 y 值,'bx' 表示使用蓝色的圆形标记绘制。
6. 使用 `hold on;` 命令保持图形窗口打开,以便在同一图形上添加更多的元素。
7. 使用 `polyfit` 函数进行多项式曲线拟合,拟合出一条一次多项式,将拟合系数存储在变量 `p` 中,将拟合误差存储在变量 `s` 中。
8. 使用 `polyconf` 函数计算多项式拟合线的置信区间,将置信区间的上下界存储在变量 `yfit` 和 `dy` 中。
9. 使用 `fill` 函数绘制置信区间的填充区域,通过传递 `x` 和 `yfit-dy`、`fliplr(x)` 和 `fliplr(yfit+dy)` 参数,来绘制一个封闭的多边形。[0.8706 0.9216 0.9804] 是 RGB 数组,表示填充区域的颜色。
10. 使用 `line` 函数绘制多项式拟合线,通过传递 `x` 和 `yfit` 参数,绘制红色的直线。
11. 使用 `line` 函数绘制置信区间的上下界,通过传递 `x` 和 `yfit-dy`、`x` 和 `yfit+dy` 参数,绘制红色的虚线。
这段代码的目的是将数据点以散点图形式展示,并在图形上添加一次多项式拟合线以及该拟合线的置信区间。