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mAtlAB绘制散点图并拟合

你好!先把数据都存到行(列)向量x、y里,画散点图:plot(x,y,'.');曲线拟合:ployfit(x,y,n),n为拟合的次数.p o l y f i t ( x , y , n ) 找到次数为n的多项式系数,对于数据集合{ (xi, yi) },满足差的平方和最小.[ p , E ] = p o l y f i t ( x , y , n ) 返回同上的多项式P和矩阵E.多项式系数在向量p 中,矩阵E用在p o l y v a l函数中来计算误差.希望帮到你!欢迎追问

画法如下:在输入栏分别输入x=[],y=[.] matlab的开始菜单start->toolboxes->cirve fitting->cirve fitting tool,点data选择x和y数据,对应自己的数据,点cirve fitting tool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.

散点图用plot(x,'.') 曲线拟合例如:p=[2 3 2] y=poly2sym(p) y=2*x^2+3*x+2

行列式展开=x1^3+x2^3+x3^3-3x1x2x3而x1^3+x2^3+x3^3-3x1x2x3=(x1+x2+x3)(x1^2+x2^2+x3^2-x1x2-x2x3-x3x1)(展开右边即得等式成立)又x1x+x2+x3=0,所以行列式的值为0.

一般有两种方法 一、scatter1.scatter(X,Y) X和Y是数据向量,以X中数据为横坐标,以Y中数据位纵坐标描绘散点图,点的形状默认使用圈.例子:X = [1:10]; Y = X + rand(size(X)); scatter(X, Y)2.scatter(,'filled') 描绘实心点.3.scatter3(x,y,z) 描绘

你这个拟合函数有严重的错误根据你所提供的函数我做了拟合 及其不接近程序如下 自己去看下吧函数程序:function ybest=ybest(x)ybest=-22.1581+10.19286*x-1.49901*x.^2+0.09879*x.^3-0.0029*x.^4主运行程序clcclearx=[4.5,5.9,7.6,8.1,11.2,15.

在编程之前要清楚曲线拟合的法方程组方程,然后就很容易用matlab实现了 新建个m文件curvefitting.m function=curvefitting(x,y) format short; a=zeros(2,2); for i=0:1 for j=0:1 a(i+1,j+1)=sum(sin(x).^(i+j)); end b(i+1)=sum(sin(x).^i.*y); end c=a\b'; p=fliplr(c'); 然后把x,y的向量分别代入即可求得参数a,b

用Matlab画散点图程序示例:clc; clear; x=[7.0 10.5 13.0 17.5 34.0 40.5 44.5 48.0 56.0 61.0 68.5 76.5 80.5 91.0 96 101 104 106.5 111.5 118 123.5 136.5 142 146 150 157 158]; y1=[44 45 47 50 50 38 30 30 34 36 34 41 45 46 43 37 33 28 32

t=[0:54];y=[1.4712 1.45327 1.44467 1.42513 1.41487 1.40393 1.382667 1.3706 1.35807 1.34513 1.33187 1.3186 1.3048 1.29107 1.27733 1.2637 1.25007 1.2366 1.2311 1.2179 1.2049 1.19226 1.17993 1.175 1.1631 1.15167 1.14727 1.13633

function f=fit(x,y) A=polyfit(x,y,1);%返回拟合系数,1表示X的次数是1,也就是直线拟合, z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r')%生成拟合图. f=A;function f=squ(A)%拟合系数生成拟合方程.syms x;b=0;for i=1:11 b=b+A(i)*x^(11-i);endf=b;A=fit(x,y);%fit是上面的m文件,返回拟合系数b=squ(A)% squ是一个m文件,生成拟合函数方程对号入座就可!

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