大数据分析特点?
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2024-04-23
1、第一步打开matlab,在命令行窗口中输入“x=[1 6 7 9 10 12]y=[2 7 9 12 16 19]”创建离散点数据,需要注意x,y长度一致,如下图所示:
2、第二步输入plot(x,y,'r.'),其中r是代表红色,后面的点是绘制的离散点形状,
3、第三步按回车键之后,可以看到已经画出了离散点图,如下图所示:END
注意事项
通过scatter函数画离散点图。
第一步在命令行窗口中输入“scatter(x,y,'k*')”。
第二步按回车键之后,可以看到生成了离散点图,END。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室),软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。
clc,clear;x1=1:1:9;y1=(25635+45.*x1)./(700000+432.5.*x1)
;plot(x1,y1,'-b.')holdonz1=[123456789];%要标注的散点fori=1:9text(x1(:,i),y1(:,i),num2str(z1(:,i)))end这是个简单的例子需要的话可QQ(发私信)联系给你做一下。
画法如下:在输入栏分别输入x=[...............],y=[.........................]matlab的开始菜单start->toolboxes->cirvefitting->cirvefittingtool,点data选择x和y数据,对应自己的数据,点cirvefittingtool界面的fitting按钮,里面好几个可以拟合的函数。可以自动生成曲线,得到系数,分析误差。
将离散的数据保存在两个变量中。在Matlab的主界面输入 cftool 回车,调出散点图趋势线拟合工具箱,导入之前保存的变量,画线,即可。
帮你摸索了一下,简单来说就是,先得到句柄,再做相应的修改举个例子你就能看明白了figurex=0:0.1:20;y1=200*exp(-0.05*x).*sin(x);y2=0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);[AX,H1,H2]=plotyy(x,y1,x,y2,'plot');set(H2,'Marker','^')set(H1,'Marker','o')同理可以修改线型,颜色,等等。我的摸索源自matlab的帮助文件。记住:学习matlab,帮助文件永远是最好的参考书!
在MATLAB中,可以使用多种方法来显示数据。最常用的方法是使用plot函数绘制数据的曲线图。此外,还可以使用scatter函数绘制散点图,bar函数绘制柱状图,histogram函数绘制直方图等。
还可以使用table函数创建数据表格,并使用uitable函数在图形界面中显示表格数据。
另外,还可以使用disp函数将数据以文本形式显示在命令窗口中。如果需要更高级的数据可视化,可以使用MATLAB的图形用户界面工具箱来创建交互式的数据显示界面。
在MATLAB中导入数据可以使用多种方式,比如load函数、importdata函数、xlsread函数等。
其中,load函数可以直接将MATLAB的二进制格式数据导入到工作空间中,importdata函数可以读取文本文件和Excel文件中的数据,xlsread函数则可以读取Excel文件中的数据。
另外,MATLAB还提供了GUI界面,通过"导入数据"按钮可以选择需要导入的文件和数据格式,方便快捷。在导入数据时需要注意选定正确的文件路径和格式,以确保数据能够成功导入到工作空间中。
1、打开matlab,在命令行窗口中输入a=[1 2 3 4;4 5 6 7;1 2 3 4],按回车键创建一个3行4列的矩阵。
2、如果想获取矩阵第2行第3列的数据,输入a(2,3)。
3、想获取矩阵第3列的第一个和第三个,输入a([1 3],3)。
4、想获取矩阵某列的连续数据,可以使用a(1:2,3),获取第3列第1个到第2个数据。
5、使用a(2:end,3)获取第3列,第2个到最后一个数据,根据需要获取矩阵数据。
可以用 plot(x,y,['r','.']) 'r'指的是颜色:红,也可以是'g','b','y','m','c' '.'指的是散点形状:圆点,
散点图的作用:
(1)确认两组变量是否相关;(2)发现变量这间除因果关系之外的其他关系;
(3)直观观察或用统计分析两变量潜在关系的强度;
(4)如不相关,可总结特征点的分布模式。
散点图的适用范围:
当估计两个变量之间存在相关关系时,用散点图进行确认,并观察和确定两者的关系强度。还可以用散点图分析坐标点的分布模式,如“风险机遇评估矩阵”