matlab坐标轴设置

简介:

1. axis([xmin xmax ymin ymax])

设置当前图形的坐标范围,分别为x轴的最小、最大值,y轴的最小最大值

2. V=axis

返回包含当前坐标范围的一个行向量

3. axis auto

将坐标轴刻度恢复为自动的默认设置

4. axis manual

冻结坐标轴刻度,此时如果hold被设定为on,那么后边的图形将使用与前面相同的坐标轴刻度范围

5. axis tight

将坐标范围设定为被绘制的数据范围

6. axis fill

这是坐标范围和屏幕的高宽比, 使得坐标轴可以包含整个绘制的区域。该选项只有在PlotBoxaApectRatio或DataAspectRatioMode被设置为 ‘manual’模式才有效

7. axis ij

将坐标轴设置为矩阵模式。此时水平坐标轴从左到有取值,垂直坐标从上到下

8. axis xy

将坐标设置为笛卡尔模式。此时水平坐标从左到右取值,垂直坐标从下到上取值
9. axis equal

设置屏幕高宽比,使得每个坐 标轴的具有均匀的刻度间隔

10. axis square

将坐标轴设置为正方形

11. axis normal

将当前的坐标轴框恢复为全尺寸,并将单位刻度的所有限制 取消

12. axis vis3d

冻结屏幕高宽比,使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示

13. axis off

关闭所有的坐标轴标签、刻度、背景

14. axis on

打开所有的坐标轴标签、刻度、背景

 

 

参考资料

1.编程,绘图,设置坐标轴,做出自己的坐标轴。

 

没有整理与归纳的知识,一文不值!高度概括与梳理的知识,才是自己真正的知识与技能。 永远不要让自己的自由、好奇、充满创造力的想法被现实的框架所束缚,让创造力自由成长吧! 多花时间,关心他(她)人,正如别人所关心你的。理想的腾飞与实现,没有别人的支持与帮助,是万万不能的。


   本文转自wenglabs博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/arxive/p/5271208.html ,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
8天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
298 164
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
307 155
|
11天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
846 6
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
239 113