matlab程序画图

是这样的，如果你再程序开始添加holdon这个的画，表示这之后的每一次作图都保留以前的图，这样就可以连续画图了

反之holdoff，表示打开这个之后，每次画图，删除以前的图，

matlab的fsolve函数可以这样来改所求的函数。

1、用函数体，自定义所求的函数。即

function y=fun(x)

具体的函数表达式

end

2、初定x的初值，即

x0=[x01,x02,x03,]

3、用fsolve函数求其数值解，即

[x,fval,exitflag] =fsolve(fun,x0)

当exitflag=1时，说明求解成功。x是方程的数值解，fval是函数值

matlab 程序的文件代码是以m文件的形式呈现的。将matlab代码编写进m文件内然后运行即可。

例子：

建立一个 helloworldm

文件内包括内容如下：

fprintf('Hello World!');

使用快捷键F5直接运行，然后可以在控制台下看到打印的：

Hello World!

马氏距离就是一个公式，数学软件可以的，用MATLAB

马氏与欧式距离的比较：

1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；

2）在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧氏距离计算即可。

3）还有一种情况，满足了条件总体样本数大于样本的维数，但是协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，比如三个样本点（3，4），（5，6）和（7，8），这种情况是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共线。这种情况下，也采用欧氏距离计算。

4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数”这个条件是很容易满足的，而所有样本点出现3）中所描述的情况是很少出现的，所以在绝大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧氏距离的最大差异之处。

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