`plot.log 与其他大数据可视化工具的比较` (plot在matlab中的用法)

简介plot.log 是 MATLAB 中用于数据可视化的强大工具。它提供了一系列功能，包括散点图、折线图和直方图。当处理大数据集时，Plot.log 可能难以使用。本文将比较 Plot.log 和其他流行的大数据可视化工具，包括 Tableau、Power BI 和 Google Data Studio。我们将重点关注每个工具的优点和缺点，以便您为自己的项目做出明智的决定。TableauTableau 是一个商业智能平台，用于数据可视化和分析。它以其易用性和可视化范围广泛而闻名。优点：易于使用，即使对于没有编程经验的人来说也是如此交互式可视化，允许用户探索数据内置连接器，可轻松访问广泛的数据源缺点：昂贵，尤其是在大企业部署时对于某些高级分析任务可能过于简单Power BIPower BI 是 Microsoft 开发的一款商业智能工具。它集成了 Microsoft Excel 的功能，并提供了高级可视化和分析功能。优点：与 Microsoft Excel 深度集成强大的分析功能，包括机器学习灵活的许可选项，适合各种组织缺点：学习曲线陡峭，尤其对于没有分析经验的人来说某些可视化选项可能过于受限Google Data StudioGoogle Data Studio 是 Google 旗下的一款免费数据可视化工具。它提供了一个用户友好的界面，以及将可视化数据与其他 Google 产品（例如 Google Analytics 和 Google Ads）集成的能力。优点：免费使用易于使用，即使对于没有技术背景的人来说也是如此与 Google 产品的无缝集成缺点：可视化选项有限，尤其是与 Tableau 和 Power BI 等商业工具相比分析功能较弱Plot.logPlot.log 是MATLAB 中用于数据可视化的强大工具。它提供了一系列功能，包括散点图、折线图和直方图。优点：与 MATLAB 集成，便于数据分析和可视化可定制的高级可视化用于大数据集的高效算法缺点：对于没有 MATLAB 经验的人来说，可能难以使用可视化选项有限，尤其是在与商业工具相比时比较下表总结了 Plot.log 和其他大数据可视化工具的关键功能和优点：| 功能 | Plot.log | Tableau | Power BI | Google Data Studio | |---|---|---|---|---| | 易用性 | 困难 | 容易 | 中等 | 容易 | | 可视化选项 | 有限 | 广泛 | 广泛 | 有限 | | 分析功能 | 中等 | 中等 | 强 | 弱 | | 与其他工具集成 | MATLAB | Excel、Google Sheets | Excel、PowerShell | Google Analytics、Google Ads | | 价格 | 免费（作为 MATLAB 的一部分） | 昂贵 | 灵活 | 免费 |结论Plot.log 是 MATLAB 中用于数据可视化的强大工具，但当处理大数据集时，它可能难以使用。Tableau、Power BI 和 Google Data Studio 是其他流行的大数据可视化工具，各有优缺点。对于需要高级分析功能和大范围可视化选项的用户，Tableau 或 Power BI 是最佳选择。对于需要免费工具或与 Google 产品集成的人，Google Data Studio 是一个不错的选择。对于需要与 MATLAB 集成的高效可视化的用户，Plot.log 是一个不错的选择。最终，最佳大数据可视化工具的选择将取决于您的特定需求和预算。

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matlab中plot函数的用法？？

仔细看看以下程序，慢慢体会。>> format rat>> x=1./magic(3)x = 1/811/6 1/31/51/7 1/41/91/2 >> x=1./magic(3)*pix = 355///678 355/339 71//791 355//1017 355/226 >> y=sin(x)y = 579/1513 *1/2 1170///7449 985//5564 1

如何在matlab中拟合log2(1+x)的曲线

假设数据集为x, y，则 2^y = 1 + x，转化为多项式拟合。程序示例：

y = log2(1+x);

plot(x, y, o); hold on;

t = polyfit(x, 2.^y, 1);

y_ = log2(t(1)*x+t(2));

plot(x, y_)

浅谈MATLAB在信号与系统分析中的应用 论文写法 本人新手

相关论文：Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理摘要： 本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理，全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例，介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。 关键词：Matlab M-文件 引擎 编译器 Matcom Vc++Matlab的信号处理工具箱是信号算法文件的集合，它处理的基本对象是信号与系统，信号处理工具箱位于目录、Toolbox\Signal下，利用工具箱中的文件可以实现信号的变换、滤波、谱估计、滤波器设计等。 在其它的环境如Vc下如果能调用Matlab工具箱中的文件，会大大地加快一些算法的实现，同时其可靠性也很高。 利用Matlab引擎 Matlab引擎采用客户和服务器计算方式，在运用中，Vc的C语言或C++语言的程序作为前端客户机，它向Matlab引擎传递命令和数据信息，并从Matlab引擎接收数据信息，它提供了下列几个函数： engOpen, engGetArray, engPutArray, engEvaString, engOutputBuffer ,engClose与客户机进行交互。 下面例程是在Vc下建一个基于对话框的应用程序，在对话框中设置一个Button控件OnMatlabEngine.,在对话框 文件中加入”engine.h” 和“math.h” 头文件，下面给出部分程序清单。 Void CtestmatlabDlg::OnMatlabEngine(){Engine *ep;mxArray* T=NULL,*result=NULL,*mFs=NULL,*mnfft= NULL;double datax[1024];char buffer[1024];for(int j=0;j<1024;j++)//注：如通过采集卡采集数据可将采集的数据放在datax[]数组中,此循环就不需要{double samt=(double)(1.0/1024); datax[j]=sin(2.0*63.0*samt*3.+1.15*3.);}double *pPxx,*pFxx;if(!(ep=engOpen( \0))){//打开Matlab引擎，建立与本地Matlab的连接fprintf(stderr,\n Cant start MATLAB engine\n);exit(-1);} double Fs[1]={1024};//因为Matlab所有参与运算的参数都是矩阵的形式，因而下列几行将参数转变double nfft[1]={1024};//成Matlab可接受的矩阵形式。 T=mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxREAL);mnfft=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);mFs=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);mxSetName(T,T);mxSetName(mnfft,mnfft);mxSetName(mFs,mFs);memcpy((char*)mxGetPr(T),(char*)datax, 1024*sizeof(double));memcpy((char*)mxGetPr(mnfft),(char*)nfft, sizeof(double));memcpy((char*)mxGetPr(mFs),(char*)Fs,1*sizeof(double));engPutArray(ep,T); //将转化的参数放入引擎中，此时可在Matlab command窗口下查看此参数engPutArray(ep,mnfft); engPutArray(ep,mFs);engEvalString(ep,[pxx,fo]=psd(T,mnfft,mFs);); //利用引擎执行工具箱中文件engOutputBuffer(ep,buffer,512); //如只想看显示图形，可将返回参数去掉，psd无返回参数缺省情况下会自动画图形result=engGetArray(ep,pxx);//取出引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理pPxx=mxGetPr(result); result=engGetArray(ep,fo);pFxx=mxGetPr(result);engEvalString(ep,plot(fo,10*log10(pxx)););//利用引擎画图engEvalString(ep,title(功率谱分析););engEvalString(ep,xlabel(Hz););engEvalString(ep,ylable(db););mxDestroyArray(T); //释放内存mxDestroyArray(mFs);mxDestroyArray(mnfft);mxDestroyArray(result);engEvalString(ep,close;);engClose(ep);}上述程序在Vc下编译需要将 和两个动态库利用以下的命令：lib/def:<自己的Matlab的安装路径,下同>e:\ Matlab\extern\include\* /Machine:ix86 /out:*来生成程序所需的静态连接库和,将和所在的目录加入Vc++ project/link/object/library modules下即可。 利用Matlab自身的编译器调用工具箱中的函数 Matlab的编译器可将Matlab的M文件转换为为C或C++的源代码以产生完全脱离Matlab运行环境的独立的运用程序，但Matlab本身的资料说明编译器如用来建立独立的运用程序，不能调用Matlab工具箱中的函数，这非常不利于搞一些特殊的算法。 本人研究了一段时间发现，工具箱中的函数既然是M文件就一定可以用编译器来编译，以提供如Vc的调用函数，但是编译器只能编译一个独立的M文件，即这个 M文件不依赖于其他的M文件。 如果M文件中又调用了其他的M文件，可将被调用的M文件拷贝到调用M文件的相应位置，作适当的改动就可以用于编译器编译。 编译器不支持图形函数，所以M文件中如有图形函数需注释掉。 当Matlab的编译器mcc加入适当的参数-e(mcc –e *.*)或-p(mcc –p *.*)就可生成将输入的M文件转换为适用于特定运用的C或C++源代码。 这样如果要在Vc下编译通过,还需连入以下几个库, , , . . 以及Matlab C MATH库，建议采用前述的方法将动态连接改为静态连接。 对于C/C++编译环境的设置，在Matlab command窗口下运行mex –setup 然后依提示操作，而对于C/C++连接环境的设置，运行mbuild –setup依提示操作即可。 下面给出利用编译器将Matlab工具箱中psd.m文件生成可供Vc调用的函数。 将psd.m文件拷贝一份至Matlab\bin目录下，改写相应调用的M文件如nargchk.m, hanning.m等。 为生成的代码简洁，对于采集数据处理输入参数很明了的情况下可作大量的删减，最终使psd.m成为一个不依赖于其他M文件的独立的M文件，注意千万注释掉作图代码，最终改成如下形式，限于篇幅给出关键的几步： function [Pxx,f]=psd(Fs,nfft,noverlap,x)window=o,5*(1-cos(2*pi*(1:nfft)’/(nffft+1)));//hanning 窗dflag=’none’;window=window(;)………………………………….以上只要稍懂Matlab语言和信号处理知识就可完成这项工作。 假设上述代码重新存为testwin.m,在Matlab command 窗口下设置好环境参数运行mcc –e testwin,则可在Matlab\bin下生成testwin.c ,如运行mcc –p testwin 则生成. Vc下建立一个基于对话框的文件，然后在对话框里加一个Button控件OnButtonPsd 将上述生成的.c文件的头文件加入到工程的中，且将#ifdef_cplusplus extern “c”{#end ifc代码声明加入Vc的包含文件和生成的.C的包含文件之间将#ifdef_cplusplus}#end if加入文件未尾为了简洁且便于处理将生成的c函数稍改动，给出部分代码如下： void CTestpsdwinDlg::OnButtonPsd(){mxArray* x_rhs_;//指向采集数据存放区Fs=;//数据采集的频率 nfft=1024;//1024点的fftdouble datax[1024]//采集的数据x_rhs_mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxReal);memcpy(mxGetPr(x_rhs_),datax,1024*sizeof(double));noverlap=512;……………….………………(&Pxx,&Spec);mccCopy(&f,&frevgg_vector);for(int j=0;j<(int)(nfft/2+1);j++){datap[j]=mccGetRealVectorElement(&Pxx, (j+1));//功率谱密度存于datap[]数组dataf[j]=mccGetRealVectorElement(&f, (j+1));//相应频率存于数组dataf[]中}mccFreeMatrix(&Pxx);………………(WM_PAINT,0,0);//利用Vc下的图形函数画图Return;}如上生成的程序可读性不太好，而生成的c++代码则可读性较好，但千万注意只能用 Matlab的MATH库，不可用c++的MATH库，否则编译会出错，限于篇幅在此不述。 3）利用Matcom调用工具箱中的函数Matcom编译M文件，先将M文件按照与Matcom的cpp库的对应关系翻译为cpp源代码，然后用对应版本的c编译器将cpp文件编译成相应的exe或dll文件，所以第一次运行要指定c编译器的路径，否则无法编译，指定好的编译信息就写在Matcom\bin\文件中，不过这一步按装matcom时，它自动寻找编译器并将其写入文件中，matcom4.5版中使用TeeChart3.0 OCX控件，因而它支持图形操作。 我们依然用上述的testwin.m文件，不要将图形函数注释掉，利用Mideva来生成可被Vc调用的信号处理程序。 运行Mideva在主界面上直打开M文件，在菜单中选择compile to dll,输入testwin..在Matcom debug目录下可以找到这样的几个文件，testwin.c ,testwin.h,,,,等。 将上述和testwin.h加入工程中，project/add to project/files并且在相应的文件中加入”stdafx.h” 加连接库：Tools\option\directory\ ， 选include选项,加入e:\matcom45\lib (包含matcom.h) library选项，加入e:\matcom45\lib4) project\add to project\files 文件类型选项选（）将e:\matcom45\lib\加入工程中编译运行。 相应代码如下：void CtestmatcomDlg::OnpsdButton(){double datap[512],dataf[512];initM(MATCOM_VERSION);//初始化matcom库Mm Fs,nfft,noverlap;//创建矩阵Mm x=zeros(1,1024);Fs=1024;nfft=1024;noverlap=128;dMm(Pxx_o);dMm(f_o);//创建并命名矩阵datax[];//数据采集的数据存于此数组中for(int i=1;i<=1024;i++){x.r(1,i)=datax[i+1];//给x阵赋值}testwin(Fs,nfft,noverlap,x,i_o,Pxx,f_o);//matcom生成的函数for(i=0;i<513;i++){//取出功率谱密度分析结果dataf[i]=f_o.r(i+1,1);datap[i]=Pxx_o.r(i+1,1);}exitM();return;}可见利用Matcom进行M文件转换非常的容易，生成的代码可读性很好，以上的转换同时生成了可供Vc调用的动态连接库，其使用和一般的动态库一样使用。 同时需指明Matcom不仅可转换独立的不依赖于其它M文件的M文件，同时可转换调用其它M文件的M文件嵌套。 条件是这此M文件在同一个目录下面，如前所述的psd.m可直接用上述方法转换，生成了多个重载形式的psd函数结论： 利用Mtlab引擎调用工具箱中的函数可节省大量的系统资源，应用程序整体性能较好，但不可脱离Matlab 的环境运行。 用Matlab编译器进行工具箱函数的调用，须转换相应的M文件使其成为独立的M文件，且不支持图形函数，转换的代码可读性不太好。 用Matcom 进行转换非常方便，生成的代码可读性很好，支持图形函数，且代码执行的速度比不转换平均要快1.5倍以上。 以上程序在Vc++ 6.0,Matlab5.2,Matcom4.5中调试通过,以上方法在工程实践中已得到很好的运用。 仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助

在matlab中怎么让横坐标变为10的-2次方，10的-1次方，10的0次方，10的1次方这种形式。

两种方法，一种是把X轴设置为plot(log10(x),y);

第二种semilogx(x,y)

利用plot函数画出图像，图像为空白，怎么解决

利用plot函数画出图像，图像为空白，解决方法如下：

直接按照你的程序运行，y的值除了第一个都是-Inf，所以无法作图。 如果你需要计算精确值得话，可以考虑计算y的对数。 如果只是想看看x和y的关系曲线，那可以把t的值减小一些，比如改成：

这样就可以画图了，只是这样x和y的值都会改变。 而x和y都是t的非线性的表达式，这样减小t的值，y对x的曲线形状肯定也改变了，简单来说，就是只画了曲线的前分之一。 这样画成的曲线是这样的：

可以大致看出这个曲线的走势，就是往右边越来越陡峭的下降，直到-inf。 看到这里肯定有疑问，为什么y的值其实不大（-0.3），却会成为-inf？仔细看下题主给出的这个式子，为了便于描述，我把这些分式表示的数字都计算成小数了（造成的误差不大，不会影响结果）：y=0.1997*t-0.0040*(log(6.2687*(387.5939*exp(49.4697*t)-387.1945).^2);再简化一下：y=A*t-B*(log(C*(D*exp(E*t)-F).^2);可以看出我们的计算经过了：先求exp->减去常数->平方->取对数 这个过程，其实计算前后数量级应该变化不大，但是在计算过程中求exp再平方这个步骤的中间值很大，很有可能导致溢出，所以就会产生-inf了。 找到了原因，接下来我们想办法解决它。 首先根据对数运算的性质，平方可以取出来：y=A*t-2*B*(log(C*(D*exp(E*t)-F));然后，系数C乘在大数的前面也可能导致溢位，所以也取出来：y=A*t-2*B*(log(D*exp(E*t)-F)+log(C));系数D的值也不小，一样提出来： y=A*t-2*B*(log(exp(E*t)-F/D)+log(D)+log(C));在这里D的值为387.5939，F的值为387.1945，F/D约等于1（小于1），由于t>0，这里exp(E*t)总是大于1的。 当exp(E*t)的值不是很大时，F/D不能忽略，而当exp(E*t)很大时，F/D就可以忽略了。 现在让我们看看这个分界点取在多少比较好。 先画出 ：y=A*t-2*B*(log(exp(E*t)-F/D)+log(D)+log(C));

可以看出虽然t的取值是从0到20，但是画到t=14.34的时候，就没有了，这说明后面的数值是-inf了。 这个时候exp(E*t)等于多少呢？exp(E*14.34)=1.2205e+的308次方！当然这是Matlab在我机器上所能计算的最大的double型数值，这个数字比1大太多太多了，完全可以忽略掉这个1了。 那我们就取这个分界点在14.34吧，当t大于14.34时，忽略F/D，这样y的计算式可以化简为：y=A*t-2*B*(E*t+log(D)+log(C));这个形式就不会有巨大的中间数值，可以放心计算了。 通过这些分析，可以把y的计算公式写成如下的分段形式：if (t<14.34)y=A*t-2*B*(log(exp(E*t)-F/D)+log(D)+log(C));elsey=A*t-2*B*(E*t+log(D)+log(C));end这样就可以画出x-y曲线：

这就是题主想要画的曲线了。 由于t的取值步长是1000，所以从第二个点开始，就是按照后半段公式计算的y，y就是t的线性函数。 而x是t的对数函数，于是就画出了上面这样的图形。 其实这个图形在t的值比较小的时候，是有其它的形态变化的，参见第一个图。

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