MATLAB多项式绘图的实例,function写法实例
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MATLAB常用函数的使用(解释加实例)1.常用数学函数:- `sqrt(x)`:求一个数的平方根。
例如,`sqrt(9)`的结果是3- `sin(x)`:计算角度x的正弦值。
例如,`sin(pi/2)`的结果是1- `cos(x)`:计算角度x的余弦值。
例如,`cos(pi/2)`的结果是0。
- `exp(x)`:计算e的x次方。
例如,`exp(1)`的结果是2.71832.数组操作函数:- `length(array)`:返回数组的长度。
例如,`length([1, 2, 3])`的结果是3- `sum(array)`:计算数组元素的和。
例如,`sum([1, 2, 3])`的结果是6- `max(array)`:找出数组中的最大值。
例如,`max([1, 2, 3])`的结果是3- `sort(array)`:对数组进行排序。
例如,`sort([3, 2, 1])`的结果是[1, 2, 3]。
3.矩阵操作函数:- `eye(n)`:生成一个n阶单位矩阵。
例如,`eye(3)`的结果是一个3x3的单位矩阵。
- `zeros(m, n)`:生成一个m行n列的全零矩阵。
例如,`zeros(2, 3)`的结果是一个2x3的全零矩阵。
- `ones(m, n)`:生成一个m行n列的全1矩阵。
例如,`ones(2, 3)`的结果是一个2x3的全1矩阵。
- `rand(m, n)`:生成一个m行n列的随机矩阵。
例如,`rand(2,3)`的结果是一个2x3的随机矩阵。
4.文件操作函数:- `load(filename)`:从文件中加载数据。
例如,`load('data.mat')`将从名为"data.mat"的文件中加载数据。
- `save(filename, data)`:将数据保存到文件中。
例如,`save('data.mat', x)`将变量x保存到名为"data.mat"的文件中。
应用MATLAB图形函数和绘图实例例1.输入MATLAB程序如下:x = 0 : 0.2 : 12;y1 = Bessel ( 1, x );y2 = Bessel ( 2, x );y3 = Bessel ( 3, x );figure ( 1 )subplot ( 2, 2, 1 )h = plot ( x, y1, x, y2, x, y3 );set ( h, ‘LineWidth’, 2, {‘ LineStyle’}, {‘--’ ; ‘ : ’, ‘ -. ’}) set ( h, {‘ Color’ }, { ‘ R’; ‘ G ’; ‘ B ’})axis ( [ 0 12 –0.5 1] )grid onxlabel ( ‘ Time ’ )ylabel ( ‘ Amplitude ’ )legend ( h, ‘ First’, ‘ Second ’, ‘ Third ’ )title ( ‘ Bessel Functions’)[ y, ix ] = min ( y1 );text ( x ( ix ), y, ‘First Min \ rightarrow’, …‘ HorizontalAlignment’, ‘right’)Print – depsc -tiff –r200 myplot应用图形编辑模式 如图所示。
同学们自己练习各项功能。
例2. 输入MATLAB 程序如下:t = 0 : pi/100 : 2*pi; y = sin ( t ); plot ( t, y ) grid on继续输入程序如下: y2 = sin ( t – 0.25 ); y3 = sin ( t – 0.5 ); plot ( t, y, t, y2, t, y3 )按此按钮开始图形编辑模式按这些钮开始增加字符箭头和线 改变一个轴的3D 视角可以对线的类型进行定义:t = 0 : pi/100 : 2*pi;y = sin ( t );y2 = sin ( t – 0.25 );y3 = sin ( t – 0.5 );plot ( t, y, ‘ - ’, t, y2, ‘ -- ’, t, y3, ‘ : ’ )练习,对红的颜色进行编辑。
Matlab求解多项式方程简介多项式方程是数学中常见的方程类型,它由若干个变量的幂次项和常数项组成。
求解多项式方程是数学计算中的基本问题之一,对于复杂的多项式方程,手工求解往往非常困难甚至不可能完成。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的函数和工具来解决这类问题。
本文将介绍如何使用Matlab求解多项式方程,包括多项式方程的表示方法、求解方法以及具体实现步骤等内容。
多项式方程表示方法多项式方程一般采用以下形式表示:f(x)=a n x n+a n−1x n−1+⋯+a1x+a0其中,a n,a n−1,…,a1,a0为系数,x为变量,n为次数。
在Matlab中,可以使用向量表示系数,例如:coefficients = [a_n, a_{n-1}, ..., a_1, a_0];求解多项式方程的方法Matlab提供了几种不同的方法来求解多项式方程,包括根据系数求解、根据方程求解以及使用符号计算工具箱等方法。
根据系数求解使用roots函数可以根据多项式方程的系数求解方程的根。
该函数的输入参数为系数向量,输出结果为根向量。
coefficients = [a_n, a_{n-1}, ..., a_1, a_0];roots = roots(coefficients);根据方程求解使用solve函数可以根据多项式方程本身求解方程的根。
该函数的输入参数为方程本身,输出结果为根向量。
syms x;equation = a_n*x^n + a_{n-1}*x^{n-1} + ... + a_1*x + a_0;roots = solve(equation, x);使用符号计算工具箱Matlab中的符号计算工具箱提供了更加强大的多项式方程求解功能。
通过定义符号变量,并使用相关函数进行运算,可以得到更加精确和全面的结果。
首先,需要定义符号变量:syms x;然后,可以使用一系列函数进行多项式方程求解,例如:•solve:用于求解代数方程组;•vpasolve:用于数值方式求解代数或者超越方程组;•polyval:用于计算多项式在给定点处的值;•polyfit:用于多项式拟合;•等等。
matlab多项式展开
matlab多项式展开是涉及微积分的一个基本概念,它的应用可以让我
们方便地处理各种高次多项式的操作。
本文将介绍如何使用matlab进
行多项式展开。
首先,我们需要定义函数,然后将其导入MATLAB。
这里我们使用 y = sin(x+z)+cos2x 作为例子。
通过简单的命令即可: syms x z;
接下来,我们将函数多项式展开,即把函数按照特定的法则展开成更
简单的式子:yExpand = expand(y)
输出结果为:
y = sin(x + z) + cos(2x)
yExpand = sin(x)*cos(z) + cos(x)*sin(z) - 2*sin(x)*sin(z) + cos(2x)
下一步,我们需要对函数的多项式求和。
这里我们可以使用syms函数:ySum = symsum(yExpand, x, 0, pi/2);
输出结果为:
ySum = cos(z) + sin(z)
最后,如果我们想要结果中显示正确的格式,我们可以使用 vpa 函数:result = vpa(ySum);
输出结果为:
result = 1.0+cos(z)+sin(z)
matlab多项式展开的过程简单明了,只不过针对不同的多项式函数,我们需要使用不同的代码。
上述只是matlab多项式展开的一个简单示例,有兴趣的同学可以深入研究其他多项式的matlab展开方法以及相关的应用。
Matlab绘制函数图像函数示例归纳matlab中最基本的函数plot()的用法标签:matlab plot 指令5.1二维平面图形5.1.1基本图形函数plot 是绘制二维图形的最基本函数,它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的。
也就是说,使用plot 函数之前,必须首先定义好曲线上每一点的x 及y 坐标,常用格式为:(1)plot(x)当x 为一向量时,以x 元素的值为纵坐标,x 的序号为横坐标值绘制曲线。
当x 为一实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线,当x 为m× n 矩阵时,就由n 条曲线。
(2)plot(x,y)以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线。
(3)plot(x,y1,x,y2,…)以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,…元素为纵坐标值绘制多条曲线。
例5.1.1画出一条正弦曲线和一条余弦曲线。
>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> plot(x,y1,x,y2)图5.1.1函数plot 绘制的正弦曲线在绘制曲线图形时,常常采用多种颜色或线型来区分不同的数据组,MATLAB 软件专门提供了这方面的参数选项(见表5.1.1),我们只要在每个坐标后加上相关字符串,就可实现它们的功能。
- 2 -表5.1.1绘图参数表色彩字符颜色线型字符线型格式标记符号数据点形式标记符号数据点形式y 黄-实线.点<xx< bdsfid="80" p=""></xx<>m 紫:点线o 圆s 正方形c xx-.点划线x 叉号d 菱形r 红- -虚线+加号h 六角星g 绿*星号p 五角星b xxv 向下三角形w 白^向上三角形k 黑>大于号例如,在上例中输入>> plot(x,y1,'r+-',x,y2,'k*:')则得图5.1.2图5.1.2使用不同标记的plot 函数绘制的正弦曲线5.1.2图形修饰MATLAB 软件为用户提供了一些特殊的图形函数,用于修饰已经绘制好的图形。
matlab十个简单案例编写1. 求解线性方程组线性方程组是数学中常见的问题之一,而MATLAB提供了用于求解线性方程组的函数。
例如,我们可以使用"linsolve"函数来求解以下线性方程组:2x + 3y = 74x - 2y = 2代码如下所示:A = [2, 3; 4, -2];B = [7; 2];X = linsolve(A, B);disp(X);解释:上述代码定义了一个2x2的矩阵A和一个2x1的矩阵B,分别表示线性方程组的系数矩阵和常数向量。
然后,使用linsolve函数求解线性方程组,结果存储在X中,并通过disp函数打印出来。
运行代码后,可以得到x=2和y=1的解。
2. 求解非线性方程除了线性方程组外,MATLAB还可以用于求解非线性方程。
例如,我们可以使用"fzero"函数求解以下非线性方程:x^2 + 2x - 3 = 0代码如下所示:fun = @(x) x^2 + 2*x - 3;x0 = 0;x = fzero(fun, x0);disp(x);解释:上述代码定义了一个匿名函数fun,表示非线性方程。
然后,使用fzero函数传入fun和初始值x0来求解非线性方程的根,并通过disp函数打印出来。
运行代码后,可以得到x=1的解。
3. 绘制函数图像MATLAB提供了强大的绘图功能,可以帮助我们可视化函数的形状和特征。
例如,我们可以使用"plot"函数绘制以下函数的图像:y = cos(x)代码如下所示:x = linspace(0, 2*pi, 100);y = cos(x);plot(x, y);解释:上述代码首先使用linspace函数生成一个从0到2π的100个等间距点的向量x,然后计算对应的cos值,并存储在向量y中。
最后,使用plot函数将x和y作为横纵坐标绘制出函数图像。
运行代码后,可以看到cos函数的周期性波动图像。
Matlab绘图技巧与实例绘图在科学和工程领域中起着重要的作用,而Matlab作为一种功能强大的数学软件,具有丰富的绘图功能。
本文将介绍一些Matlab的绘图技巧,并通过一些实例来展示其用法和优势。
一、基本的绘图命令Matlab提供了一系列用于绘图的基本函数,最常用的是plot和scatter。
plot函数用于绘制曲线图,而scatter函数则用于绘制散点图。
这两个函数都可以接受多组数据,并且具有丰富的参数设置,可以对图形进行自定义。
例如,我们可以设置线条的颜色、线型和线宽,还可以添加标签和图例等。
二、特殊图形的绘制除了常见的曲线图和散点图外,Matlab还可以绘制一些特殊的图形,如柱状图、饼图和雷达图等。
这些图形可以用于展示不同类型的数据,从而更直观地呈现结果。
例如,柱状图可以用于比较不同组的数据,饼图则可以用于显示百分比等。
在绘制这些特殊图形时,Matlab提供了相应的函数,如bar、pie和polar等,使用这些函数可以轻松实现各种图形的绘制。
三、绘制3D图形Matlab还支持绘制3D图形,通过将数据在三维坐标系中表示,可以更全面地展示数据的分布和关系。
Matlab提供了许多用于绘制3D图形的函数,如plot3、scatter3和surf等。
使用这些函数可以绘制出各种复杂的3D图形,如曲面图、散点云和体积渲染等。
在绘制3D图形时,我们可以设置视角、光照和颜色等参数,从而使图形更加生动逼真。
四、图形的美化与字体设置除了绘图功能外,Matlab还提供了一些功能用于美化图形和设置字体。
通过设置标签和标题的字体、大小和颜色等,可以让图形更加清晰和美观。
此外,Matlab 还支持设置坐标轴的刻度、标签和范围,以及图形的背景颜色和边框样式等。
这些设置可以提高图形的可读性和视觉效果,从而更好地传达数据和结果。
五、图形的输出与保存Matlab不仅可以在软件中生成图形,还可以将图形输出为不同的格式,如图片文件和矢量图等。
matlab多项式10.1 根找出多项式的根,即多项式为零的值,可能是许多学科共同的问题,。
MA TLAB求解这个问题,并提供其它的多项式操作工具。
在MA TLAB里,多项式由一个行向量表示,它的系数是按降序排列。
例如,输入多项式x4-12x3+0x2+25x+116» p=[1-12025116]p =1-12025116注意,必须包括具有零系数的项。
除非特别地辨认,MA TLAB无法知道哪一项为零。
给出这种形式,用函数roots找出一个多项式的根。
» r=roots(p)r =11.74732.7028-1.2251 + 1.4672i-1.2251 - 1.4672i因为在MA TLAB中,无论是一个多项式,还是它的根,都是向量,MA TLAB按惯例规定,多项式是行向量,根是列向量。
给出一» pp=poly(r)pp =1.0e+002 *Columns 1 through 40.0100-0.12000.00000.2500Column 51.1600 + 0.0000i» pp=real(pp) %throw away spurious imaginary partpp =1.0000-12.00000.000025.0000116.0000因为MA TLAB无隙地处理复数,当用根重组多项式时,如果一些根有虚部,由于截断误差,则poly的结果有一些小的虚部,这是很普通的。
消除虚假的虚部,如上所示,只要使用函数real抽取实部。
10.2 乘法函数conv支持多项式乘法(执行两个数组的卷积)。
考虑两个多项式a(x)=x3+2x2+3x+4和b(x)= x3+4x2+9x+16的乘积:» a=[1234] ;b=[14916];» c=conv(a , b)c =162050758464结果是c(x)=x6+6x5+20x4+50x3+75x2+84x+64。
用MATLAB解方程的三个实例1、对于多项式p(x)=x3-6x2-72x-27,求多项式p(x)=0的根,可用多项式求根函数roots(p),其中p为多项式系数向量,即>>p =[1,-6,-72,-27]p =1.00 -6.00 -72.00 -27.00p是多项式的MATLAB描述方法,我们可用poly2str(p,'x')函数,来显示多项式的形式: >>px=poly2str(p,'x')px =x^3 - 6 x^2 - 72 x - 27多项式的根解法如下:>> format rat %以有理数显示>> r=roots(p)r =2170/179-648/113-769/19802、在MATLAB中,求解用符号表达式表示的代数方程可由函数solve实现,其调用格式为:solve(s,v):求解符号表达式s的代数方程,求解变量为v。
例如,求方程(x+2)x=2的解,解法如下:>> x=solve('(x+2)^x=2','x')x =.69829942170241042826920133106081得到符号解,具有缺省精度。
如果需要指定精度的解,则:>> x=vpa(x,3)x =.6983、使用fzero或fsolve函数,可以求解指定位置(如x0)的一个根,格式为:x=fzero(fun,x0)或x=fsolve(fun,x0)。
例如,求方程0.8x+atan(x)- =0在x0=2附近一个根,解法如下:>> fu=@(x)0.8*x+atan(x)-pi;>> x=fzero(fu,2)x =2.4482或>> x=fsolve('0.8*x+atan(x)-pi',2)x =2.4482当然了,对于该方程也可以用第二种方法求解:>> x=solve('0.8*x+atan(x)-pi','x')x =2.4482183943587910343011460497668对于第一个例子,也可以用第三种方法求解:>> F=@(x)x^3-6*x^2-72*x-27F =@(x)x^3-6*x^2-72*x-27>> x=fzero(F,10)x =12.1229对于第二个例子,也可以用第三种方法:>> FUN=@(x)(x+2)^x-2FUN =@(x)(x+2)^x-2>> x=fzero(FUN,1)x =0.6983最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MA TLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b —采用求逆运算解方程组;(2)x=A\b —采用左除运算解方程组。
MATLAB解多项式用MATLAB解多项式以三次、四次为例;运用MATLAB解三、四次多项式,下面以一组数据来演示:例如,以下数据是某产品从1978年到2010年销售情况,是预测以后几年的销售情况?首先,用MATLAB画图,程序如下:x=1:33;y=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1920 2150 2292 2601 3149 4338 5145 5809 6241 6854 7656 8772 10007 11374 12567 14332 16614 19228 22844 26404 29688 32074];plot(x,y)画出的图形如下图:近似符合多项式,用多项式进行拟合。
用三次多项式进行拟合:设三次多项式为y=a0+a1*x+a2*x^2+a3*x^3,用最小二乘法求解多项式系数,程序如下:format longx=1:33;sumx1=sum(x(1,:)); %x中的元素相加%b=x.*x; %x中各元素的平方% sumx2=sum(b(1,:)); %x中各元素的平方相加% c=b.*x; %x中各元素的三次方% sumx3=sum(c(1,:)); %x中各元素的三次方相加%d=b.*b; %x中各元素的四次方% sumx4=sum(d(1,:)); %x中各元素的四次方相加% e=d.*x; %x中各元素的五次方% sumx5=sum(e(1,:)); %x中各元素的五次方相加% f=c.*c; %x中各元素的六次方% sumx6=sum(f(1,:)); %x中各元素的六次方相加% A=[33 sumx1 sumx2 sumx3;sumx1 sumx2 sumx3 sumx4;sumx2 sumx3 sumx4 sumx5;sumx3 sumx4 sumx5 sumx6];y=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1920 2150 2292 2601 3149 4338 5145 5809 6241 6854 7656 8772 10007 11374 12567 14332 16614 19228 22844 26404 29688 32074];sumy1=sum(y(1,:));i=x.*y;sumy2=sum(i(1,:));j=b.*y;sumy3=sum(j(1,:));k=c.*y;sumy4=sum(k(1,:));Y=[sumy1 sumy2 sumy3 sumy4]';B=inv(A)*YB =1.0e+002 *-5.555498533719225.33146148904227-0.500161393002780.01934485988921即a0=-555.549853371922a1= 533.146148904227a2=-50.016139300278a3=1.934485988921计算误差,程序如下:format longx=1:33;a=-555.549853371922+533.146148904227.*x-50.016139300278.*x.^2+ 1.934485988921.*x.^3;y=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1920 2150 2292 2601 3149 4338 5145 5809 6241 6854 7656 8772 10007 11374 12567 14332 16614 19228 22844 26404 29688 32074];b=a-y;c=abs(b)./y;d=sum(c(1,:))/32d = 0.16981183704177 误差较大。
M文件举例本章说明了在精通MATLAB工具箱中两个函数。
这些函数说明了本章所论述的多项式概念和如何写M文件函数。
关于M文件的更多信息,参阅第8章。
在讨论M文件函数的内部结构之前,我们考虑这些函数做些什么。
» n%earlier datan =0.000010.000020.0000» b%earlier datab =-20-140-320-260» mmpsim(n)%strip away negligible leading termans =10.000020.0000» m mp2str(b)%convert polynomial to stringans =-20s^3 - 140s^2 - 320s^1 - 260» mmp2str(b , ' x ')ans =-20x^3 - 140x^2 - 320x^1 - 260» mmp2str(b , [] , 1)ans =-20*(s^3 + 7s^2 + 16s^1 + 13)» mmp2str(b , ' x ' , 1)ans =-20*(x^3 + 7x^2 + 16x^1 + 13)这里函数mmpsim删除在多项式n中近似为零的第一个系数。
函数mmp2str把数值多项式变换成等价形式的字符串表达式。
该两个函数的主体是:function y=mmpsim(x,tol)%MMPSIM Polynomial Simplification,Strip Leading Zero Terms.%MMPSIM(A) Delets leading zeros and small coefficients in the %polynomial A(s). Coefficients are considered small if their %magnitude is less than both one and norm(A)*1000*eps.%MMPSIM(A,TOL) uses TOL for its smallness tolerance.%Copyright (c) 1996 by Prentice-Hall,Inc.if nargin<2, tol=norm(x)*1000*eps; endx=x(:).' ;%make sure input is a rowi=find(abs(x)<.99&abs(x)<tol) ;%find insignificant indicesx(i)=zeros(1, length(i)) ;%set them to zeroi=find(x~=0) ;%find significant indicesif isempty(i)y=0 ;%extreme case: nothing left!elsey=x(i(1) : length(x)) ;%start with first termend%and go to end of polynomialfunction s=mmp2str(p,v,ff)%MMP2STR Polynomial Vector to String Conversion.%MMP2STR(P) converts the polynomial vector P into a string.%For example: P = [234] becomes the string ' 2s^2 + 3s + 4 ' %%MMP2STR(P,V) generates the string using the variable V%instead of s. MMP2STR([234],' z ') becomes ' 2z^2 + 3z + 4 ' %%MMP2STR(P,V,1) factors the polynomial into the product of a %constant and a monic polynomial.%MMP2STR([234],[],1) becomes ' 2(s^2 + 1.5s + 2) '%Copyright (c) 1996 by Prentice-Hall,Inc.if nargin<3, ff=0; end%factored form is Falseif nargin <2, v=' s ' ; end%default variable is ' s ' if isempty(v), v=' s ' ; end%default variable is ' s ' v=v(1) ;%variable must be scalarp=mmpsim(p) ;%strip insignificant termsn=length(p) ;if ff%put in factored formK=p(1) ; Ka=abs(K) ; p=p/K;if abs(K-1)<1e-4pp=[]; pe=[] ;elseif abs(K+1)<1e-4pp=' -(' ; pe= ') ' ;elseif abs(Ka-round(Ka))<=1e-5*Kapp=[sprintf(' %.0f ', K) '*( ' ] ; pe= ') ' ;elsepp=[sprintf(' %.4g ' , K) '*(' ] ; pe= ') ' ;endelse%not factored formK=p(1);pp=sprintf(' %.4g ' , K) ;pe=[];endif n==1%polynomial is just a constants=sprintf(' %.4g ',K);returnends=[pp v ' ^ ' sprintf(' %.0f ',n-1)];%begin string construction for i=2:n-1%catenate center terms in polynomialif p(i)<0, pm= ' -' ;else,if p(i)<0,pm= ' ;endif p(i)= =1,pp=[] ; else,pp=sprintf(' %.4g ', abs(p(i))) ;end if p(i)~ =0,s=[spmppv' ^ ' sprintf(' %.0f ',n-i)] ;endendif p(n)~ =0,pp=sprintf(' %.4g ',abs(p(n))); else,pp=[];endif p(n)<0 , pm= ' -' ; elseifp(n)>0 , pm= ' +' ; else,pm=[];end s=[spmpppe];%add final terms。
在Matlab软件包中画多个函数的图形在Matlab软件包中画多个函数的图形在Matlab软件包中将多个函数图像画在一起,可以使用fplot命令。
(1)多个函数的图形画在一起第一步写一个M—文件opt_fplot_1,必须存放在Matlab文件夹的work文件夹中。
function y=f(x)y(:,1)=sin(x(:));y(:,2)=cos(x(:));y(:,3)=(x(:)).^2;即,定义了一个矩阵函数Y,其第一列是sin(x),第二列是cos(x),第三列是2x。
x(:)定义了自变量x是一个向量。
第二步写另外一个M—文件opt_fplot_2,调用刚刚存盘的opt_fplot_1。
fplot(@opt_fplot_1,[0,2*pi])存盘,按F5键执行,得到图形1如下:0123456如果需要图形与函数对应,可以在图形界面依次点击Insert →Legend,得到图形2:图形2中,蓝色曲线对应data1,即,蓝色曲线是第一个函数sin(x);绿色曲线对应data2,即,绿色曲线是第二个函数cos(x);红色曲线对应data3,即,红色曲线是第三个函数2x。
(2)在图形中增加格子线在第二个M—文件opt_fplot_2中增加一条命令即可:fplot(@opt_fplot_1,[0,2*pi])grid on执行后得到图形3:(3)在图形中标记曲线与格子线交点的坐标在图形3界面点击这个键然后点击图形中需要坐标的点如果还需要其他点的坐标,按住CTRL 键,点击需要坐标的点,画面如下:选择第三项:“Creat New Datatip ”选项,然后,再一次点击相应的点,即可。
这个点的坐标来啦fplot('0.008+0.002*x+0.0005*x^2',[1930,1980])fplot('0.08+0.002*x+0.00005*x^2',[1930,1980])fplot('0.08+0.002*(x-1930)+0.00005*(x-1930)^2',[1930,1980]) fplot('0.08+0.002*(x-1930)+0.00005*(x-1930)^2',[1980,2200]) fplot('0.08+0.002*(x-1930)+0.00005*(x-1930)^2',[2300,2500]) fplot('0.08+0.002*(x-1930)+0.00005*(x-1930)^2',[2250,2300])fplot('0.08+0.002*(x-1930)+0.00005*(x-1930)^2',[2275,2285])fplot('0.08+0.002*(x-1930)+0.00005*(x-1930)^2',[2280,2285])fplot('0.08+0.002*(x-1930)+0.00005*(x-1930)^2',[1930,1980])。