假设你有一组数据存储在向量data中,可以使用MATLAB的内置函数mean和std来计算均值和标准差。 matlab data = [你的数据]; % 替换为你的实际数据 mean_data = mean(data); % 计算均值 std_data = std(data); % 计算标准差 绘制均值图像: 使用MATLAB的绘图函数(如plot)来绘制数据的均值。 matlab figure; ...
1) 如果data 是矩阵,1表示对列求均值-结果是1列向量 mean(data,2) 2表示对行求均值 mean(data) std(A,flag,dim): std(A,flag): 这里flag代表的是用哪一个标准差函数, 如果取0,则代表除以N-1, 如果是1代表的是除以N, 第三个参数代表的是按照列求标准差还是按照...
subplot (1,3,1),plot(t,Uc);%画出Figurel二维图形窗,1行3列的第1个子图的波形 subplot (1,3,2),plot(t,i); %画出Figurel二维图形窗,1行3列的第 2个子图的波形 subplot (1,3,3),plot(t,Pc); %画出Figurel二维图形窗,1行3列的第3个子图的波形 4、程序运行结果及图表分析 由图所示, 都...
plot([1, 2011], [twoStdLine, twoStdLine],'Color',[0.5 0.5 0.5],'LineStyle','--','LineWidth',1); % 在图上画出2倍标准偏差水平线 h2 = plot([1, 2011], [meanValue,meanValue],'k','LineStyle','-','LineWidth',2); % 标注大于2倍标准偏差的点 above_two_std = a(a > twoStd...
4.拟合曲线:使用MATLAB中的“fit”函数可以对数据进行正态分布拟合。该函数将返回一个包含拟合参数的结构体。 5.绘制拟合曲线:使用MATLAB中的“plot”函数将拟合曲线绘制出来。 通过以上步骤,我们可以很容易地在MATLAB中实现正态分布拟合曲线。这对于进行统计分析和数据可视化是非常有帮助的。©...
注:其中x y已知数据点向量分别表示横纵坐标,n为拟合多项式的次数,结果返回:P-返回n次拟合多项式系数从高到低依次存放于向量P中,S-包含三个值其中normr是残差平方和,mu-包含两个值 mean(x)均值,std(x)标准差。 1.3 举例 1.已知观测数据为: X:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 ...
plot(x,y,'o',xi,yi) 求解常微分方程组: func=@(t,y)[y(2);-y(1)]; [t,y]=ode45(func,[0,10],[1,0]); plot(t,y(:,1)) 数值统计: data=[1,2,3,4,5]; mean_value=mean(data); std_value=std(data); 随机数生成:
在MATLAB中,我们可以利用plot函数绘制二维图表,利用surf函数绘制三维图形,还可以使用histogram函数绘制直方图等。这些图表和图形可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势,从而为后续的分析提供重要参考。 其次,我们将介绍如何在MATLAB中进行数据预处理。数据预处理是数据分析的关键步骤之一,它可以帮助我们清洗数据、填补缺失值...
mean(X):当X为向量,返回向量的均值;当X为矩阵,返回矩阵的每列元素均值构成的行向量。 min,max,sort,mean,median,std,var,sum,prod,cumsum,sumprod等函数用法与mean类似。 cov(X,Y):这里X,Y为向量,分别代表一个样本,求得样本的协方差。 cov(X):这里X为矩阵,将各列看成一个样本,求得样本协方差矩阵。co...
绘制data中的值的直方图并拟合正态密度函数,直方图的 bin 个数等于data中元素个数的平方根。 2.histfit(data,nbins) 使用nbins个 bin 绘制直方图,并拟合正态密度函数。 3.histfit(data,nbins,dist) 使用nbins个 bin 绘制直方图,并根据dist指定的分布拟合密度函数。