此函数类似于 MATLAB 自己的 scatter3 例程。 PLOTCLR(X,Y,V) 将 V 中指定的值绘制为向量 X 和 Y 中指定位置的颜色编码散点图。图窗的当前颜色图用于颜色代码。 该函数是对 PLOTC(X,Y,V) 的改进（更快）。

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这是一款基于QChartView二次开发的图标控件，支持折线图，曲线图和散点图，可以添加多条曲线在同一个图标内显示，横坐标可设置自动适应，固定方位，横向滑动三种模式，鼠标交互功能。 使用时只需要初始化该类，并将其添加到布局中即可。 当前开发的平台是基于Qt6.2.3+MSVC2019的，其他版本需要做相应的修改。 在使用上有相关疑问，请给我留言，或者进入到我的主页，查询相关博客，获取使用案例。 博客链接：https://blog.csdn.net/xiaohuihuihuige/article/details/128265056 喜欢就点个关注吧，更多qt自定义控件等你解锁。

数据集 hwlp4 dat 中包含下述三维问题的数据。 (1)绘制数据集中每一对特征的二维散点图，并对数据的结构进行分析。 (2)估计数据的平均向量和协方差矩阵。协方差矩阵中非对角线项与(1)中的 散点终一致吗?为什么一致或不一致? (3)使用你在(2)中估计的均值向量和协方差矩阵生成高斯分布的数据集。 (提示:可使用命令 mvnrnd) (4)使用你在(3)中生成的数据集，重复做(1)。这里的散点图与(1)中的一致 吗?为什么一致或不一致? 讨论你的结果。=-===========================================================================================================================================================================================================================================================================

BayHunter v2.1 BayHunter是一个开源Python工具，用于执行表面波色散和/或接收器功能的McMC多维贝叶斯反演。 该算法遵循数据驱动策略，并针对速度-深度结构，层数，Vp / Vs比和噪声参数（即数据噪声相关性和幅度）进行求解。 包装内提供了正向建模代码，但可以轻松地用自己的代码替换。 也可以添加（完全不同的）数据集。 BayWatch模块可用于在运行时实时进行反转：这使您很容易看到每个链如何探索参数空间，数据如何拟合和模型如何变化以及反转的方向。 引文 詹妮弗·德瑞琳（Dreiling） Tilmann，Frederik（2019）：BayHunter-接收机功能的McMC多维贝叶斯反演和面波频散。 GFZ数据服务。 应用实例 Dreiling等。 （2020年）：斯里兰卡的地壳结构，是通过使用贝叶斯方法对地表波色散和接收器函数进行联合反演而得出的。 地球物

三维散点图的Matlab实现

实验课上做的小项目(包括前端界面)： 环境：IDEA 技术框架：jsp+servlet+java 有生成签名和验证签名界面 目的：基于RSA的数字签名设计与实现(包括SHA-512对原始Message的散列) 掌握RSA算法的基本原理，通过用RSA算法对实际数据进行加密和解密来深刻了解RSA的运行原理。对数字签名有所了解，理解和掌握SHA–512算法，以及如何利用RSA和SHA–512算法来实现数字签名。

针对数字可调光源输出能量较低的问题,提出一种改进型Offner凸面光栅光谱辐射定标光源光学系统的设计方法。基于光线追迹原理,理论推导Offner型光谱成像结构狭缝和像散的关系,利用双柱面透镜对Offner型光谱成像系统大狭缝下的残余像散进行补偿。使用所提方法设计了光谱范围为500~800 nm,狭缝长度为0.4 mm的传统Offner光谱成像系统和狭缝长度为8 mm改进型Offner光谱成像系统。结果表明:改进型Offner光谱成像系统具有良好的成像质量,全视场点列图方均根(RMS)半径小于8.1 μm;系统沿Y方向RMS半径小于6.7 μm,在一个像元尺寸内;谱线弯曲为单像元尺寸6.2%、色畸变为单像元尺寸5.8%,消除了谱线重叠和谱线偏移现象。设计方法对提高遥感仪器的光谱辐射定标精度具有一定的研究意义和工程价值。

采用0.205 ms的曝光时间，研究了观测速度范围包含去相关区域和未去相关区域时的散斑对比度与观测物速度间的关系。结果表明，利用对比度随取样帧数的变化趋势，并结合时间序列散斑图像相关系数曲线，可以在复杂环境下正确区分两个区间内的速度大小；同时，选用适当散斑图像帧数进行对比度计算，可以同时为探测大速度和小速度区间的速度变化提供较高灵敏度。

python脚本根据linux内存/CPU情况生成csv文件可描绘数据散点图，用于分析具体时间段内系统内存和cpu波动情况。 1.执行linux查询命令，查询进程号，然后输出持续一段时间该进程内存CPU占用数据 top -d 5 -b -p 32179 > systemdata.txt 每5秒查询 进程号 输出到文件 2.运行python脚本生成excel数据文件 systemdata.csv 3.用excel打开systemdata.csv，然后对时间，内存数据列插入二维折线图