高效的二维直方图创建方法无需工具箱

在Matlab编程中，创建二维数组有多种方法。例如，可以利用向量构成二维数组，也可以使用函数如ones()和zeros()来生成特定大小的全1或全0矩阵。另外，reshape函数也可以帮助重新构造数组形状。

本示例阐述如何使用 MATLAB PDE 工具箱求解二维热方程的特征方程。

在MATLAB中创建二维数组时，可以使用方括号操作符“[ ]”。数组元素需要在“[ ]”内输入，行之间用分号“;”或回车键隔开，行内元素用空格或逗号“,”隔开。例如：a2=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]a2=[1:3;4:6;7:9]上述代码将分别创建两个三行三列的二维数组。

函数说明： 函数 H = hist2d(D, Xn, Yn, [Xlo Xhi], [Ylo Yhi]) 用于计算并绘制二维输入数据 D 的 3D直方图。该函数通过定义的 bin 数目，计算分布在指定区间的点数，从而形成直方图。具体参数说明如下： D：二维数据矩阵，要求为 2 列或 2 行矩阵，也可以是复数数组。 Xn 和 Yn：可选参数，默认值为 20，代表 bin 的数量。 [Xlo Xhi] 和 [Ylo Yhi]：可选参数，代表X和Y轴的范围，默认取值为输入数据的最小值和最大值。 计算步骤：- 生成区间 X = linspace(Xlo, Xhi, Xn) 和 Y = linspace(Ylo, Yhi, Yn)。- 在每个 bin 中统计数据 D 中的点数，绘制 3D 直方图。 示例代码： hist2d([randn(1, 10000); randn(1, 10000)]); 该示例调用 hist2d 函数绘制一组随机数据的 3D 直方图，展示数据的分布情况。该函数是在 Rey Patlolla 的 2D直方图 基础上进行的改进，增加了默认参数、可选的复杂输入支持和 3D 显示功能。

这些图像现在在TEDANA中可用，但可以在此处找到。该工具箱已不再维护、更新或甚至可能不再工作。这些数字是通过改进的多回波降噪程序TEDANA生成的。我已经创建了一个方便的Matlab脚本，用于与MEICA.py（v3）一起使用，从而生成一系列图形以快速查看输出。这些图形包括MEICA.py的组件时间序列，以及用颜色编码的组件类型：粗体绿色、非粗体红色、R2加权粉色、忽略黑色。更新至2017年9月22日，现在支持更多的Fourier-Transformed Fieldmap（FTF）情节。每个图形还包括来自TED/betas_OC.nii的β值大脑切片、运动参数和框架位移的Kappa与Rho散点图，大小与其方差成正比，以及Kappa vs Rho线图的条形图以解释tSNR数字的方差。最后，它创建一个条形图，显示每个类别的相对方差。代码虽然不够优雅，但目前还是有效的。当前依赖关系包括但不限于...

在Matlab中，创建二维数组变量有多种方法。首先，可以使用方括号“[ ]”操作符。数组元素需在方括号内输入，行与行之间用分号“;”分隔。另外，也可在分行处使用回车键分隔。行内元素可以用空格或逗号“,”分隔。例如，执行a2=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，得到数组a2的值为1到9。另外，可以使用a2=[1:3;4:6;7:9]来创建相同的数组。

该工具使用MATLAB语言实现了二维凸包计算算法，能够有效识别给定平面点集的最小凸多边形。

这个工具箱涵盖了当前大部分的降维技术，如PCA、LDA、KernelPCA、LPP、MDS、ProbPCA、Isomap、LLE、Laplacian、KernelLDA、CCA和MCML。

通过向量组合形成二维数组。 >> a=[1 2 3]; b=[2 3 4]; >> c=[a;b]; >> c1=[a b];另一种方法是使用函数：ones（生成全1矩阵）、zeros（生成全0矩阵）、reshape。要获取基本的矩阵生成和操作函数列表，请参考“help elmat”。【例3-4】创建一个全1的3x3数组。 >> ones(3) 【例3-5】创建一个全1的3x4数组。 >> ones(3,4)