河流湖泊分布图

绘图函数的直观反馈真的挺重要，尤其在学生成绩这种数据时。直方图和箱线图是两个比较常用的工具，前者看分布，后者看离群点和中位数，结合起来用，效果还挺不错的。 成绩的直方图可以帮你快速看出整体分布，比如是否偏高、偏低，或者集中在哪个分段。matplotlib配合pandas用起来顺手，几十行代码就能搞定。 箱线图就更直接了，谁高谁低一目了然，尤其是中位数和异常值醒目。用plt.boxplot()加上合理的分组，展示每个班、每门课的差异也方便。 如果你习惯用MATLAB，也有现成的多组箱线图绘制函数，比如这个资源就还不错，直接套用效率高。 另外推荐几个相关资源，像成绩模型优化、VC++成绩程序这些，

正态分布图的绘制，在数学建模里挺常见的，是用 MATLAB 做拟合和插值的时候。你要画出漂亮又准确的图，光靠plot还不够，得懂点插值技巧、知道怎么套高斯函数。强烈推荐你看看下面这几个资源，插值和拟合方法讲得蛮细，像polyfit、interp1这些函数都有例子讲。还有专门说怎么用normpdf生成正态分布的图，实用性挺高。如果你正好在做数学建模的题，尤其是概率密度、拟合曲线这类任务，直接套模板就能用，效率高多。而且一些链接还扩展到了C 语言生成随机数分布，跨语言用也方便。哦对了，如果你是新手，建议从插值那块先看起，理解起来不难，代码也好调。用熟之后再上手拟合和概率分布，思路就通了。几个我觉得

图6展示了GPS信号捕获算法修正后的观测期天数分布情况。通过与修正前的分布进行对比，可以发现两者之间没有显著差异。

使用Matlab进行电偶极子电场图仿真，提供平面图和三维图，生动展示电偶极子在空间中的电场分布及电势分布，有助于学习和理解。

在数据分析领域，用户保持率分析和正态分布是关键内容，尤其在用户行为研究、产品优化和业务决策中至关重要。用户保持率是评估用户持续参与或购买产品或服务的比例，而正态分布是一种常见的统计模式，用于描述各种自然现象和社会数据分布。将深入探讨这两个概念的应用和分析方法，帮助读者更好地理解和应用这些关键技能。

Strahler 河流等级方法依据支流层级对河流进行分类。 一阶河流不含任何支流。当两条一阶河流交汇，便形成一条二阶河流。 当两条二阶河流交汇，便形成一条三阶河流。当两条不同等级的河流交汇，汇合后的河流等级为两者中较高的等级。 streamorder 函数根据流向矩阵 (M) 和河道矩阵 (W) 返回 Strahler 河流等级。 M 是文件交换平台 (#14504) 上 wflowacc 函数的第二个输出。 W 为逻辑矩阵，其大小必须与用于计算流向矩阵的数字高程模型一致。它可以仅包含河道起点或完整的河网结构。欢迎提供有关此提交的反馈意见。

这篇手稿主要介绍了热带安第斯山脉古湖泊的生态复原能力，重点分析了量化硅藻在古湖泊中的生态重建。数据包括原始硅藻沉积物和训练集的丰度数据，以及环境和地球化学代理的相关数据集。研究采用非线性动力学方法，通过R脚本进行统计分析并生成主要结果和图表。

这个MATLAB代码库使用ATM和ICESat-2两种激光测高仪在冰川湖上进行深度检索。需要MATLAB 2016a或更高版本，以确保例程的正常运行。代码包括ATM和ICESat-2的数据处理和窗口分块子例程，以及针对小湖的解决方案。

MATLAB 开发的Primespiral项目挺有意思的，它通过螺旋形展示质数的分布，给人一种探索数学奥秘的感觉。说白了，就是让质数在图形中自己‘跳舞’。你可以利用 MATLAB 强大的plot函数，绘制出美丽的螺旋图，把质数的位置标出来。更有趣的是，isprime函数帮你判断质数，或者你也可以用经典的埃拉托斯特尼筛法算法来实现质数检测。这个项目不仅能让你学到如何在 MATLAB 中绘制图形，还能让你更深入地了解质数的分布规律。如果你对数学和编程都有兴趣，试试看吧！

Excel 的 Q-Q 图功能，挺适合拿来做数据分布检验，尤其是你懒得写代码的时候。图表生成也不麻烦，数据准备好之后，插入散点图、加上分位点线，就能大致搞定。嗯，虽说功能比不上 Matlab 那套自动化的，但胜在操作直观，适合日常快速。Excel 的视角还蛮灵活的，尤其是搭配函数使用，比如QUARTILE和NORM.S.INV，基本能搞出个靠谱的 Q-Q 图。适合做教学演示，也适合数据初筛。响应也快，基本不拖慢文件。如果你之前用过 Matlab 画 Q-Q 图，可以看看这篇：如何利用 Matlab 绘制 Q-Q 图，思路是一致的。只是一个偏工程，一个偏办公。要是你对 Q-Q 图这个工具还不太熟