给定两组数据，用这两组数据绘制pareto图的matlab示例
时间: 2024-02-13 22:02:02 浏览: 105
以下是一个 MATLAB 代码示例，用于绘制给定两组数据的 Pareto 图：
```matlab
% 创建数据
x = [1,2,3,4,5];
y1 = [5,4,3,2,1];
y2 = [1,2,3,4,5];
% 计算累积百分比
y1_percent = cumsum(y1) / sum(y1) * 100;
y2_percent = cumsum(y2) / sum(y2) * 100;
% 绘制 Pareto 图
figure;
pareto(y1);
hold on
plot(x, y2, 'r-o');
yyaxis right
plot(x, y2_percent, 'k--');
hold off
legend('y1', 'y2', 'y2 %');
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Pareto Chart');
```
这个示例创建了两个数据集 `y1` 和 `y2`，并使用 `pareto` 函数绘制了 `y1` 的 Pareto 图。然后，使用 `plot` 函数在同一图中绘制了 `y2` 数据集的折线图。为了绘制累积百分比的曲线，使用 `cumsum` 函数计算了 `y2` 数据集的累积百分比。最后，使用 `yyaxis` 函数添加了一个右侧的 y 轴，并使用 `plot` 函数绘制了 `y2` 数据集的累积百分比曲线。添加了适当的标签和标题以及一个图例，以便更好地解释和理解图表。
相关问题
pareto在matlab中
Pareto是一种常用的多目标优化算法，也称为非劣解排序算法。在MATLAB中，我们可以使用paretofront函数来实现Pareto前沿的计算。
paretofront函数可以接受一个N×M的矩阵作为输入，其中N是样本数量，M是目标数量。矩阵中的每一行表示一个样本的目标函数值。函数会返回一个逻辑型向量，其中非零元素表示Pareto前沿上的样本。这意味着这些样本在目标函数空间中没有其他样本能同时表现得更好。
以下是一个示例代码：
```
% 设定目标函数
f1 = @(x) x(1).^2;
f2 = @(x) (x(1)-2).^2;
% 初始化种群
x = linspace(0,5,100);
y = linspace(0,5,100);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
population = [X(:) Y(:)];
% 计算目标函数值
fval = [f1(population')' f2(population')'];
% 计算Pareto前沿
pareto = paretofront(fval);
% 绘制Pareto图
figure;
scatter(fval(:,1),fval(:,2),30,pareto,'filled');
xlabel('f1');
ylabel('f2');
title('Pareto Front');
```
在这个示例中，我们定义了两个目标函数f1和f2。然后我们创建了一个包含100x100个样本的种群，计算每个样本的目标函数值，并使用paretofront函数计算Pareto前沿。最后，我们使用scatter函数绘制了Pareto图，其中Pareto前沿上的样本被着色。
总之，MATLAB中的paretofront函数可以方便地计算出给定样本集的Pareto前沿，并且可以通过可视化工具进一步分析和展示多目标优化问题的解集。
matlab画三维pareto面
由于pareto面是根据给定的数据生成的，因此需要先有数据集。以下是一个包含两个目标函数（x1和x2）和三个决策变量（y1，y2和y3）的示例数据集：
```
y = [0.4, 0.3, 0.2; 0.6, 0.2, 0.4; 0.3, 0.4, 0.3; 0.5, 0.1, 0.4; 0.2, 0.5, 0.3];
```
然后，可以使用paretopoints函数计算数据集的pareto面点：
```
[p, f] = paretopoints(y);
```
其中，“p”是pareto面上的点的矩阵，“f”是每个点的目标函数值。现在可以使用plot3函数将pareto面可视化：
```
plot3(f(:,1), f(:,2), f(:,3), 'ro');
hold on;
tri = delaunay(p(:,1), p(:,2), p(:,3));
h = trisurf(tri, p(:,1), p(:,2), p(:,3));
set(h, 'EdgeColor', 'none', 'FaceColor', [0.5 0.5 0.5], 'FaceAlpha', 0.8);
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('x3');
```
这会在一个3D图形窗口中显示pareto面。其中，“plot3”函数用于绘制所有pareto面上的点，“tri”是使用三角剖分算法生成的pareto面三角形，然后使用“trisurf”函数将三角形绘制成一个平滑的表面。
注意，由于pareto面是根据数据集生成的，因此不同的数据集可能会产生不同的pareto面。
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一
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1