Графики в матлаб: Справочник по MATLAB - Графические команды и функции (В.Г.Потемкин)

Содержание

Обновления LiveLink™ for MATLAB® — обзор версии COMSOL® 5.4

Обновления LiveLink™

for MATLAB^®

Для пользователей пакетов LiveLink™ for MATLAB^®, COMSOL Multiphysics^® версии 5.4 добавлены новые пользовательские интерфейсы для функций mphnavigator, mphsearch и mphmodellibrary. Кроме того, имеется улучшенная поддержка для набора данных Join. Ознакомиться с обновлениями для LiveLink™ for MATLAB^® можно ниже.

Обновления пользовательского интерфейса

В функции mphnavigator,mphsearch и mphmodellibrary добавили новую информацию и возможности. С помощью функции mphnavigator, можно добавлять отчеты к существующим моделям и создавать сами отчеты. Доступ к справке улучшили за счет прямого доступа к справочным ресурсам для COMSOL API.

В меню Tools> Solution (Инструменты > Решение) открывается таблица с дополнительной информацией о решениях, наборах данных, параметрическом анализе и многом другом. В ней содержится краткий обзор продвинутых моделей со многими исследованиями и расширенными настройками решателя. При выборе узлов Solution (model.sol) или узлов Study (model.study) для выбранного узла отображается краткая информация.

Посмотреть скриншот

Построение графиков

В функции mphplot доступны новые типы графиков: графики для многослойных оболочек и новые параметры для полярных графиков, такие как начальный угол, направление, единичный отрезок и симметричный угол. Визуализация трехмерных поверхностей улучшена для случаев, когда цвета быстро изменяются на небольшой части графика. Кроме того, в функции

mphviewselection теперь имеется улучшенная графика для отображения перекрывающихся граней в двухмерных моделях.

Многослойный график сечения тензора напряжения Пиолы — Кирхгофа второго рода для модели Thermal Expansion of a Laminated Composite Shell (Тепловое расширение слоистой композитной оболочки). В меню COMSOL отображаются графики, доступные для этой модели. Многослойный график сечения тензора напряжения Пиолы — Кирхгофа второго рода для модели Thermal Expansion of a Laminated Composite Shell (Тепловое расширение слоистой композитной оболочки). В меню COMSOL отображаются графики, доступные для этой модели.

Дополнительные улучшения

Теперь можно извлекать числовые данные из моделей, которые используют набор данных Join
Функция mphlaunch теперь используется для открытия сеанса COMSOL Multiphysics^® с той же моделью, которая доступна в MATLAB^®, что упрощает проверку параметров в моделях в среде COMSOL Desktop^® при работе из командной строки MATLAB^®
В функциях mphsolinfo и mphsolutioninfo улучшена обработка сложных моделей с несколькими вложенными параметрическими исследованиями, а также нестационарных моделей

MATLAB является зарегистрированным товарным знаком компании The MathWorks, Inc.

Гистограмма в Matlab | Как гистограмма используется в Matlab (примеры)

Гистограммы являются визуальным представлением распределения данных. Они представляют собой прямоугольные столбцы в диапазоне от минимального до максимального значения атрибутов по мере необходимости. В Matlab существуют различные типы гистограмм, такие как 2d гистограммы, горизонтальные, вертикальные и различные функции, связанные с ними. Такие функции, как ширина, цвет, оси, можно настроить с помощью гистограммы. Гистограммы используются на различных платформах, таких как Matlab, R, Python, для анализа данных и вывода.

Синтаксис гистограммы

Гистограмму в Matlab можно представить с помощью функции bar(), а функции можно настроить, добавив аргументы в оператор. Ниже приведен пример использования гистограммы в Matlab:

A = [10,20,30,40,50,60,70] B = bar(A)

Здесь мы не указали по оси X, поэтому значения представлены по оси Y. Значения 1,2…7 являются значениями по умолчанию, но мы можем указать значения в обе оси.

Примеры гистограммы в Matlab

Работа с гистограммой в Matlab и примеры:

X = [A, B, C, D, E] Y= [100 200 300 400 500] гистограмма (X, Y)

Гистограмма также может быть представлена указанием значений по осям x и y. На приведенном выше рисунке значения Y находятся в диапазоне от 100 до 500, а значения x — от A до E.

X= [10,20,30,40,0,60,70] bar (X, ширина столбцов) bar(X,0.4)

Мы также можем увеличить или уменьшить ширину столбцов. На приведенном выше рисунке ширина установлена равной 0,4.

Мы также можем рисовать полосы столбцов, имеющие несколько значений. На рисунке ниже он разделен на 4 группы для каждой категории. Категории A, B, C, D и X варьируются от 2000 до 2004.

Мы можем изменить многие функции графика, такие как изменение цвета полосы или контура. Цвета столбцов могут быть представлены как «b» для синего, «r» для красного, «c» для голубого, «m» для пурпурного и т.

д.

Существуют различные типы гистограмм, которые используются в Matlab, например:

2-мерная гистограмма

Здесь значения распределены по оси x. Если в группе 6 строк и 4 столбца, то график отображается как 6 групп с 4 столбцами. Их также можно представить горизонтально с помощью функции barh().

H= [11,13,14,15 18,17,15,16 14,19,16,12 10,11,12,13 23,34,67,78 56,67, 88,89]

barh(H): Это построит график, имеющий 6 категорий с 4 группами или полосами для каждой по горизонтали.

Трехмерная гистограмма

Здесь элементы распределены в трехмерных прямоугольниках или блоках относительно оси Y. Их можно построить с помощью функции bar3(). Они также могут быть представлены горизонтально с помощью функции bar3h(), а блоки распределены относительно оси z.

H= [11,13,14,15 18,17,15,16 14,19,16,12 10,11,12,13 23,34,67,78 56,67, 88,89]

bar3(H): Это позволит распределить значения по оси Y.

bar3h(H): Это позволит распределить значения по оси Z по горизонтали.

Существуют различные свойства и функции, которые могут изменить визуальное представление гистограмм. Они могут полностью изменить вид и внешний вид графиков, начиная с расположения столбцов на графике, ширины, цвета и расположения столбцов.

Преимущества гистограммы

Она предоставляет базовую информацию о данных, которую легко интерпретировать.
Предоставляет хороший объем информации неосведомленной аудитории.
Можно визуализировать различные тенденции, относящиеся к различным секторам.
Может представлять большие значения данных, предоставляя правильную информацию.

Заключение

Гистограммы используются на различных платформах для передачи информации о различных столбцах или атрибутах любого набора данных. Хотя у графика есть много преимуществ, иногда он требует дополнительных пояснений для анализа, поскольку нет обоснованных предположений или причин, которые часто могут привести к вводящей в заблуждение информации.

Matplotlib Построение графиков

❮ Предыдущий Далее ❯

Нанесение точек x и y

Функция plot() используется для рисования точек (маркеров) на диаграмме.

По умолчанию функция plot() рисует линию от точки к точке.

Функция принимает параметры для указания точек на диаграмме.

Параметр 1 представляет собой массив, содержащий точки на оси x .

Параметр 2 представляет собой массив, содержащий точки на оси Y .

Если нам нужно построить линию от (1, 3) до (8, 10), мы должны передать в функцию plot два массива [1, 8] и [3, 10].

Пример

Проведите линию на диаграмме от позиции (1, 3) к позиции (8, 10):

импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt .показывать()

Результат:

Попробуйте сами »

Ось X — это горизонтальная ось.

Ось Y — вертикальная ось.

Построение без линий

Для построения только маркеров можно использовать сокращенную строковую нотацию параметр «o», что означает «кольца».

Пример

Нарисуйте две точки на диаграмме, одну в позиции (1, 3) и одну в позиции (8, 10):

импортировать matplotlib. pyplot как plt
импортировать numpy как np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints, ‘o’)

plt.show()

Результат:

Попробуйте сами »

Подробнее о маркерах вы узнаете в следующей главе.

Несколько точек

Вы можете нанести столько точек, сколько захотите, просто убедитесь, что у вас одинаковое количество точек по обеим осям.

Пример

Проведите линию на диаграмме от позиции (1, 3) к (2, 8), затем к (6, 1) и, наконец, к позиции (8, 10):

импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np

xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt. график (xpoints, ypoints)
plt.show()

Результат:

Попробуйте сами »

Точки X по умолчанию

Если мы не укажем точки на оси x, они получат значения по умолчанию 0, 1, 2, 3 (и т. д. в зависимости от длины точки y.0003

Пример

График без точек x:

импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7])

plt.plot(ypoints)
plt.show()

Результат:

Попробуйте сами »

x-точек

в примере выше это [0, 1, 2, 3, 4, 5].

❮ Предыдущий Далее ❯

NEW

Мы только что запустили
видео W3Schools

Узнать

ПАЛЕТКА ЦВЕТОВ

КОД ИГРЫ

Играть в игру

Лучшие учебники

Учебник по HTML
Учебник по CSS
Учебник по JavaScript
Учебник How To
Учебник по SQL
Учебник по Python
Учебник по W3.CSS
Учебник по Bootstrap
Учебник по PHP
Учебник по Java
Учебник по C++
Учебник по jQuery

9004 Справочник по HTML
Справочник по CSS
Справочник по JavaScript
Справочник по SQL
Справочник по Python
Справочник по W3.

Графики в матлаб: Справочник по MATLAB — Графические команды и функции (В.Г.Потемкин)

Обновления LiveLink™ for MATLAB® — обзор версии COMSOL® 5.4

Обновления LiveLink™

Обновления пользовательского интерфейса

Построение графиков

Дополнительные улучшения

Гистограмма в Matlab | Как гистограмма используется в Matlab (примеры)

Примеры гистограммы в Matlab

2-мерная гистограмма

Трехмерная гистограмма

Преимущества гистограммы

Заключение

Рекомендуемые статьи

Matplotlib Построение графиков

Нанесение точек x и y

Пример

Результат:

Построение без линий

Пример

Результат:

Несколько точек

Пример

Результат:

Точки X по умолчанию

Пример

Результат:

ПАЛЕТКА ЦВЕТОВ

КОД ИГРЫ

Лучшие учебники

Добавить комментарий Отменить ответ