8、MATLAB可视化与交互式图形编程指南

MATLAB可视化与交互式图形编程指南

1. MATLAB可视化基础

MATLAB提供了强大的可视化功能,从基本绘图到3D可视化,涵盖了对象和光照等多个方面。下面是一些关键的可视化代码及其功能:
| 文件 | 描述 |
| — | — |
| AnnotatePlot | 沿曲线均匀添加文本注释 |
| Boxpatch | 使用patch生成一个立方体 |
| ColorDistribution | 展示一组线条的颜色分布 |
| DraftMark | 为图形添加草稿标记 |
| GridVisualization | 在2D和3D网格上可视化数据 |
| PatchWithCamera | 使用patch生成两个立方体并将相机指向场景 |
| PatchWithLighting | 为立方体patch添加光照 |
| PlotPage | 在一个图形中创建包含多个自定义绘图的页面 |
| PlottingWithDates | 使用月份作为x轴标签进行绘图 |
| QuadPlot | 使用子图创建一个四图页面 |
| ReadImage | 以多种方式在图形中绘制JPEG图像 |
| SphereLighting | 创建并照亮一个球体 |
| Watermark | 为图形添加水印 |

1.1 添加草稿标记代码示例

以下是为图形添加草稿标记的代码:

if  ( nargin <2 ||  isempty (pos)) 
    po
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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