matlab读取Excel数据绘制散点拟合曲线

### 使用MATLAB从Excel导入数据制作散点图与拟合曲线 #### 数据准备 为了完成这一任务，首先需要确保拥有一个包含所需数据的Excel文件。假设此文件名为`data.xlsx`，其中含有两列分别代表自变量\(X\)和因变量\(Y\)[^1]。 #### 导入Excel数据至MATLAB 可以利用MATLAB内置函数`readtable()`来轻松加载Excel中的表格数据进入工作环境： ```matlab % 定义路径以及文件名称 filename = 'data.xlsx'; % 读取整个Excel文档的第一个sheet作为表格对象 dataTable = readtable(filename); ``` 上述命令执行完毕后，将会创建一个新的表型结构体`dataTable`存储来自指定Excel文件的数据[^3]。 #### 提取特定列用于绘图分析 接着提取出感兴趣的两列数据以便进一步处理： ```matlab % 假设第一列为x轴数据，第二列为y轴数据 xData = dataTable{:,1}; % 获取第1列的所有元素 yData = dataTable{:,2}; % 获取第2列的所有元素 ``` 这里通过大括号索引的方式访问表格内的具体单元格内容，并将其赋给相应的向量变量。 #### 绘制原始散点图 有了这些数值之后就可以调用plot()函数快速生成一张基础版本的XY坐标系下的离散点分布图像了： ```matlab figure; hold on; scatter(xData, yData,'filled'); % 创建填充样式的散点图表 xlabel('Independent Variable X'); ylabel('Dependent Variable Y'); title('Scatter Plot with Fitted Curve'); grid minor; ``` 这段脚本不仅画出了所有的样本位置标记，还设置了合理的标签说明、网格辅助线等功能增强可视化效果[^2]。 #### 进行多项式或其他形式的回归建模 对于简单情况可以选择直接应用polyfit()/ polyval()组合来进行最小二乘法意义上的直线/抛物线等低阶模型匹配；而对于更复杂的情形则可能需要用到Curve Fitting Toolbox提供的高级工具箱功能或是优化算法求解器如lsqcurvefit()[^4]。 以下是基于二次项展开构建近似表达式的实例代码片段： ```matlab degreeOfPoly = 2; % 设定希望拟合的最大次数为2次方程 pCoefficients = polyfit(xData, yData, degreeOfPoly); % 计算系数矩阵P=[a,b,c],使得y=a*x.^2+b*x+c xFitRange = linspace(min(xData), max(xData)); % 构造平滑过渡的新横坐标的范围序列 yFitValues = polyval(pCoefficients, xFitRange); % 应用已知参数预测对应纵坐标上的值 plot(xFitRange, yFitValues, '-r', 'LineWidth', 2); % 添加红色线条表示理论趋势走向 legend({'Original Data Points','Fitted Quadratic Model'}); hold off; ``` 以上过程实现了对输入输出关联性的定量描述，并且以图形化方式呈现出来便于理解两者间潜在规律特征。