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plot函数权威发布_subplot函数的用法(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

plot函数

MATLAB机械臂轨迹规划指南机器人系统工具箱提供了多种轨迹规划工具，适用于机械臂的运动和路径规划。本文将介绍如何在MATLAB中实现机械臂的轨迹规划，包括基本原理和具体实现步骤。轨迹类型与生成函数 𐟓Š 在MATLAB中，机械臂的轨迹可以通过多种方式生成。常见的轨迹类型包括： jtraj：已知初始和终止的关节角度，利用五次多项式规划轨迹。 ctraj：已知初始和终止的末端关节位姿，利用匀加速、匀减速运动规划轨迹。轨迹规划工具 𐟛 ️ jtraj函数：用于生成基于关节角度的轨迹。 ctraj函数：用于生成基于末端位姿的轨迹。实验步骤 𐟓 定义机械臂模型：使用Link函数和SerialLink函数构建六轴机械臂模型。定义关节范围：通过L(i).qlim设置每个关节的角度范围。求解运动学正解：使用fkine函数求解末端位姿。求解逆运动学：使用ikine函数求解关节角度。轨迹规划：利用jtraj或ctraj函数规划轨迹。显示机械臂模型：使用plot函数显示机械臂模型及其运动轨迹。实验代码示例 𐟒𛊤𛥤𘋦˜露€个简单的MATLAB代码示例，演示了如何使用jtraj和ctraj函数进行轨迹规划： jtraj示例： ```matlab % 定义初始和终止的关节角度 init_ang = robot.ikine(T1); targ_ang = robot.ikine(T2); % 使用jtraj函数生成轨迹 [q, qd, qdd] = jtraj(init_ang, targ_ang); % 显示机械臂模型及其运动轨迹 robot.plot(q, 'movie', 'circleCHAZ'); ``` ctraj示例： ```matlab % 定义初始和终止的末端位姿 To = robot.fkine(init_ang); T1 = robot.fkine(targ_ang); % 使用ctraj函数生成轨迹 Tc = ctraj(To, T1, step); tt = transl(Tc); % 显示末端轨迹 figure; plot2(tt, 'r'); title('直线轨迹'); grid on; ``` 实验结果 𐟌Ÿ 通过以上代码，你可以在MATLAB中看到机械臂模型的运动轨迹，并且可以通过调整参数来优化轨迹规划的效果。此外，你还可以通过求解位置、速度和加速度的变化曲线来进一步了解机械臂的运动特性。

Matlab绘图秘籍，你知多少？大家好！今天我们来聊聊Matlab中的一些常用绘图函数，以及它们的使用方法。这些函数可以帮助你轻松绘制各种图形，提升你的工作效率。 1️⃣ scatter函数：散点图散点图是一种非常直观的展示数据分布的方式。使用scatter函数，你可以轻松绘制散点图。例如： ```matlab scatter(x, y); ``` 2️⃣ stem函数：阵状图 stem函数主要用于绘制离散数据点的阵状图。它的使用方法如下： ```matlab stem(x, y); ``` 3️⃣ bar函数：柱状图柱状图是一种常用的统计图形，用于展示不同类别的数据。使用bar函数，你可以轻松绘制柱状图： ```matlab bar(x, y); ``` 4️⃣ plot3函数：三位曲线图 plot3函数用于绘制三维曲线图，非常适合展示空间中的数据变化。例如： ```matlab plot3(x, y, z); ``` 5️⃣ mesh函数：三位网格图 mesh函数可以生成三维网格图，适用于展示复杂的三维数据。它的使用方法如下： ```matlab mesh(X, Y, Z); ``` 6️⃣ surf函数：三位曲面图 surf函数用于绘制三维曲面图，非常适合展示空间中的曲面变化。例如： ```matlab surf(X, Y, Z); ``` 希望这些函数能帮助你更好地理解和使用Matlab绘图功能！如果你对这些函数有更多的疑问或需要更多的示例代码，欢迎留言讨论！

SHAP揭秘：ML解释神器 𐟒𛠤𛀤𙈦˜AP？ SHAP（Shapley Additive Explanations）是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响，为模型提供全局和局部的可解释性。 ⭕️ SHAP的核心思想是将特征值的贡献分配到不同的特征中，计算每个特征的Shapley值，并将其与特征值相乘得到该特征对于预测结果的贡献。SHAP适用于多种机器学习模型，包括分类和回归模型，可以生成图形化和定量的解释结果，帮助用户理解模型的决策过程。 ⭕️ SHAP的优点包括可解释性强、精度高、适用于各种模型和特征类型等。它可以帮助用户更好地理解机器学习模型的预测结果，识别模型的弱点并改进模型，也可以帮助用户进行特征工程和数据预处理，提高模型的预测能力。 ⌨️ 示例代码该代码首先加载了一个XGBoost模型和训练数据，然后使用shap.Explainer计算数据集X的SHAP值，最后使用shap.summary_plot函数生成图形化的SHAP摘要。 ```python import xgboost import shap X, y = shap.datasets.diabetes() model = xgboost.train({"learning_rate": 0.01}, xgboost.DMatrix(X, label=y), 100) explainer = shap.Explainer(model) shap_values = explainer(X) shap.summary_plot(shap_values, X) ```

怎么用matlab机械臂轨迹规划在MATLAB中，我们可以使用Robotics Toolbox工具包来建立六轴机械臂的数学模型，并进行轨迹规划仿真。以下是详细的步骤和代码：建立机械臂模型 𐟛 ️ 使用标准D-H参数法来定义六轴机械臂的各个连杆和关节。例如： ```matlab L(1) = Link([theta1, D1, A1, alpha]); L(2) = Link([theta2, D2, A2, alpha]); ... (其他连杆定义) ``` 使用SerialLink函数来构建机械臂，例如： ```matlab robot = SerialLink(L, 'name', 'six'); ``` 轨迹规划 𐟓ˆ 使用jtraj函数来进行轨迹规划。例如，已知初始和终止的关节角度，可以利用五次多项式来规划轨迹： ```matlab init_ang = robot.ikine(T1); % 根据起始位置计算关节角度 targ_ang = robot.ikine(T2); % 根据终止位置计算关节角度 [q, qd, qdd] = jtraj(init_ang, targ_ang); % 生成轨迹 ``` 显示机械臂运动 𐟎劤𝿧”谬ot函数来显示机械臂的运动轨迹，例如： ```matlab robot.plot(q); % 显示机械臂运动轨迹 ``` 求解运动学正解 𐟧𝿧”覫ine函数来求解末端位姿，例如： ```matlab theta = [0.1, 0, 0, 0, 0, 0]; % 指定关节角度 p = robot.fkine(theta); % 计算末端位姿 ``` 求解逆运动学 𐟔„ 使用ikine函数来求解关节角度，例如： ```matlab p = [0, 0, 0]; % 指定末端位姿 q = robot.ikine(p); % 计算关节角度 ``` 加入教学指令 𐟓š 可以使用teach指令来调整各个关节角度，例如： ```matlab robot.teach; % 调整关节角度，实时显示机械臂运动状态 ``` 输出末端轨迹 𐟓Š 使用ctraj函数来进行匀加速、匀减速运动规划，并输出末端轨迹，例如： ```matlab To = robot.fkine(init_ang); % 初始位姿 T1 = robot.fkine(targ_ang); % 终止位姿 Tc = ctraj(To, T1, step); % 生成匀加速、匀减速轨迹 tt = transl(Tc); % 将轨迹转换为空间坐标系下的点集 plot3(tt); % 绘制末端轨迹图示 ```

R语言6天进阶指南：从零开始到绘图高手 𐟓š 学习进度 1⃣️ 掌握plot函数，能够绘制散点图、折线图，并添加标题、副标题、调整颜色、字体大小和样式、添加图例、设置xy轴范围、添加文字注释等。 2⃣️ 学会使用fit函数绘制线性回归图，并简单判断是否有线性关系。 𐟎堧›在看的视频继续观看某站章鱼叔叔的视频教学，专注“R制图”部分。最初几乎每天换视频看，现在可以坚持跟着他学。也考虑看看其他视频课，慢慢来吧。 𐟖‹️ 代码示例使用mtcars数据集，绘制直方图、散点图和折线图。 ```R data('mtcars') View(mtcars) attach(mtcars) mpg <- mtcars[,1] hist(mpg) # 绘制直方图 plot(x=hp, y=mpg) # 车hp是马力，mpg是每加仑油跑的公里数，hp越大耗油量越大，mpg越小 plot(x=hp, y=wt) # 车马力越大重量wt是否越大 ``` 𐟖Œ️ 绘图参数 plot函数：默认绘制散点图，也可以选择折线图或其他类型。 type参数：p散点图，1折线图，bcboth散点+折线，c去掉点，o去掉线，h竖线，s阶梯，n空白。 points符号和线类型：pch=2表示三角形，cex=0.5表示点大小，Lty=2表示虚线，Lwd=2表示线宽。 xlim和ylim：设置xy轴范围。 title和sub：分别设置大标题和小标题。 color：设置点、线和坐标轴颜色。 cex和font：分别设置字体大小和样式。 text：添加文字注释。 legend：添加图例。 𐟓Š 色彩方案调色板：rainbow、heat.colors等。色彩选择：red、blue、black等。色彩代码：名字、数字、十六进制数、rgb、hsv等。色彩向量：可以接受向量值，但不能分别赋于点和线不同的颜色。 𐟓ˆ 图例和文字位置 pos参数：文字相对于坐标的位置，4是靠右标注。 xlab和ylab：分别设置x轴和y轴标签。 legend位置：指定图例位置（二维坐标或文字），内容样式（pch、lty、col）。 𐟔 筛选数据和设置范围只保留自动挡车的数据并设置xy轴范围： ```R plot(x=wt[am==1], y=mpg[am==1], xlab="Weight", ylab="MPG", col="red") legend(x=4.5, y=32, c("automatic", "manual"), col=c("blue", "red"), pch=1) ```

𐟓Š MATLAB导入数据后拟合曲线教程 𐟎Ｅ…妕𐦍𐍁TLAB后，想要拟合出完美的曲线？跟着这个教程，轻松搞定！ 1️⃣ 首先，你需要准备好你的数据。这可以是散点数据，也可以是有规律的函数数据。 2️⃣ 接着，在MATLAB中导入你的数据。你可以使用`load`函数或者通过图形用户界面导入。 3️⃣ 导入数据后，选择你想要的拟合类型。MATLAB提供了多种拟合方法，如线性拟合、多项式拟合等。 4️⃣ 调用拟合函数，比如`polyfit`或`linfit`，将你的数据和拟合类型作为输入参数。 5️⃣ 拟合完成后，你可以使用`plot`函数将原始数据和拟合曲线绘制出来，方便你直观地比较和分析。 𐟎‰ 通过以上步骤，你就可以轻松地在MATLAB中导入数据并拟合出完美的曲线啦！快来试试吧！

𐟎蠒语言绘图进阶：多图组合技巧 𐟓ˆ 学习R语言绘图，今天挑战多图组合！𐟘Ž 𐟖𜯸 掌握了多图形的绘制，包括单位置多图重叠与多位置多图组合两大类。前者通过points、lines、abline和plot等函数巧妙搭配，实现精美图表。后者则利用par函数改变全局设置，灵活排列多张图表。𐟎芊𐟒ᠥ‘现了patchwork包，让多图组合变得轻而易举！𐟑 𐟓š 目前正在深入学习ggplot2包，期待明天能画出更美观的图表！𐟌Ÿ 𐟔 一起加油，成为R语言绘图高手吧！𐟒ꀀ

R语言保存图片的7种方法，简单实用！在R语言中，保存图片其实非常简单。以下是几种常用的保存方式，适用于不同的图形设备，如PNG、JPEG、PDF等。 png()：保存为PNG格式 𐟓𘊤𝿧”谮g()函数可以将图形保存为PNG格式。例如： ```R png("my_plot.png", width = 800, height = 600) plot(1:10, main = "PNG Example") dev.off() ``` jpeg()：保存为JPEG格式 𐟎芪peg()函数用于保存JPEG格式的图片。例如： ```R jpeg("my_plot.jpg", width = 800, height = 600) plot(1:10, main = "JPEG Example") dev.off() ``` pdf()：保存为PDF文件 𐟓‘ pdf()函数用于生成PDF文件。例如： ```R pdf("my_plot.pdf") plot(1:10, main = "PDF Example") dev.off() ``` tiff()：保存为TIFF文件 𐟖𜯸 tiff()函数用于保存TIFF格式的图片。例如： ```R tiff("my_plot.tiff", width = 800, height = 600) plot(1:10, main = "TIFF Example") dev.off() ``` svg()：保存为SVG文件 𐟌 svg()函数用于生成SVG格式的矢量图。例如： ```R svg("my_plot.svg") plot(1:10, main = "SVG Example") dev.off() ``` bmp()：保存为BMP文件 𐟖𜯸 bmp()函数用于保存BMP格式的图片。例如： ```R bmp("my_plot.bmp", width = 800, height = 600) plot(1:10, main = "BMP Example") dev.off() ``` ggsave()：用于ggplot2图形 𐟓Š 如果你使用ggplot2绘图包，ggsave()是一个便捷的保存函数，支持多种格式（PNG、PDF、JPEG等）。例如： ```R library(ggplot2) p <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = wt)) + geom_point() ggsave("my_ggplot.png", plot = p, width = 8, height = 6) ggsave("my_ggplot.pdf", plot = p) ``` 不同的图形设备可以根据需要选择适合的图片格式，生成的图片文件会保存在当前工作目录中，也可以指定完整路径。希望这些方法能帮助你轻松保存R语言中的图片！

𐟓Š MATLAB极坐标图绘制教程 𐟎蠥œ荁TLAB中，绘制极坐标图是一种非常有用的可视化工具。虽然这里没有直接展示极坐标图的代码，但我们可以借鉴平行坐标图的绘制方法来理解其基本步骤。 𐟓ˆ 首先，你需要准备好你的数据。这些数据可以是空气质量数据、股票价格数据或其他任何你想要可视化的多维数据集。 𐟖寸接着，创建一个新的图形并设置其大小。你可以使用`figure`函数来做到这一点，并指定图形的位置和尺寸。 𐟎蠧„𖥐Ž，使用合适的函数来绘制你的极坐标图。虽然MATLAB没有直接的极坐标图绘制函数，但你可以通过组合使用其他函数如`polarplot`或`polargrid`来达到类似的效果。 𐟓 在绘制完成后，别忘了设置坐标轴标签、坐标轴范围以及添加颜色映射等，以便更好地理解和解释你的数据。 𐟒ᠦœ€后，记得保存你的图形并导出为PNG、PDF或其他你需要的格式，以便分享或进一步分析。 𐟚€ 通过这些步骤，你可以轻松地在MATLAB中绘制出专业的极坐标图！无论是科研绘图还是学术图表绘制，都能得心应手！

𐟓Š Pandas必备函数宝典 𐟒Ÿ“š 数据分析小伙伴们，快来收藏这份Pandas函数宝典吧！从读取数据到处理数据，应有尽有，助你数据分析之路更加顺畅！ 𐟓– **读取数据**： - `read_csv`: 轻松读取CSV文件 - `to_csv`: 数据导出为CSV格式 - `read_excel`: Excel文件一键读取 - `to_excel`: 数据导出为Excel格式 𐟓Œ **连接与合并**： - `merge`: 根据键关联多个dataframe，类似SQL中的JOIN - `concat`: 合并dataframe，实现数据的合并与拼接 - `pivot`: 按照行列重塑表格，数据透视表制作利器 𐟓ˆ **分组与聚合**： - `groupby`: 按列分组，数据整理的好帮手 - `agg`: 对分组应用自定义聚合函数，轻松计算数据 - `transform`: 对分组应用转换函数，保持数据形状一致 𐟧𜠪*数据清洗与转换**： - `dropna`: 丢弃包含缺失值的行或列 - `fillna`: 填充或替换缺失值，让数据更完整 - `str.strip`: 去除字符串两端空白，整洁美观 𐟎蠪*数据可视化**： - `plot.bar`: 绘制柱状图，直观展示数据分布 - `plot.line`: 绘制线型图，展现数据趋势 - `plot.scatter`: 绘制散点图，探索数据关系 ⏰ **日期时间处理**： - `to_datetime`: 将输入转换为Datetime类型 - `date_range`: 生成日期范围，方便时间序列分析 - `shift`: 沿时间轴移动数据，轻松处理时间序列数据 𐟒ᠪ*其他常用函数**： - `describe`: 生成描述性统计摘要，快速了解数据特征 - `sort_values`: 对数据框按指定列排序，数据排序好帮手 - `rename`: 对列或行进行重命名，让数据更规范易读 𐟌Ÿ 快来掌握这些Pandas函数吧！让你的数据分析工作更加高效、准确！

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