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新的函数使用

• 1. cellfun: python map for cell
• 2. sort(a,2): 按行排序
• 3. [C,ia,ic]=unique（a,'rows'）,

  • a(ia)=c;C(ic)=a;

    
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function:

1. cdtbal0:

-1.

• 2. deltri2:

• 3. exist

     
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• 4. delaunayTriangulation(vert,conn) ;
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• 6. max

     
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• 8. delaunay2 并且对OCTAVE进行优化
  • 调用产生非约束节点
  • delaunay 函数产生 tri
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如何把contourc的数组数据提取

1. contourc需要注意什么？

filt默认是零

1. 矩阵不是矢量
2. contourc的位置坐标需要是矢量

• 1. 判断是否读取到最后一列
• 2. numc=cmat(2,ipos),获取数据维度
     level=cmat(1,ipos)
• 3. 获取第一个数据的位置信息
     ppts=[cmat(1,ipos+1:ipos+numc)',...
     cmat(2,ipos+1:ipos+numc)'];
• 4. 获取每一列的最大值和最小值

获得整个等高线点的最值位置。

• 5. 获得x和y的长度范围
• 6. 设置默认带默认参数的数值
• 7. 判断位置点的第一列是否等于最后一列

tips:判断位置是否闭合

• 8. 形成闭合的边界索引：
     enew=[(1:numc-1)',(2:numc)';numc,1];
• 9. 非闭合情况。
     enew=[(1:numc)',(2:numc-)'];
• 10. 第一次获取节点信息
      enew（edge_new）+size(node,1
      )
      node=[node;ppts];将获得的登高线的点作为node
      edge=[edge;enew];将第一次默认升序获得边界加入边界数组。
• 11. 对ipos进行叠加
      ipos=ipos+numc+1;

• 12. 这里通过计算每一条等高线的位置，获得每一条等高线的位置

      
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在什么都不会情况下，不要想创新，需要的是认真的学习，提高自己的基准

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如何使用edge和vertice绘图

• 1, patch:
  patch('vertices',node,'faces',edge)

  
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• 2. plot([node(edge(:,1),1),node(edge(:,2),1)],[node(edge(:,1),2),node(edge(:,2),2)],'g-')

     
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getnan2

doc

• 1. purpose:把通过nan分割的polygon用PSLG表示
• 2. input：
• nans:位置坐标，定点顺序按照连接顺序指定，其中通过nan分割不同的多边形。
• filt:将轴向距离小于filter的polygon在输出中删除
• 3， output：
• node:vertices
• edge:edge index

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导入数据

• 1. 传入参数
• 2. 数据类型及大小检查

解析隔离数据

• 1. find(isnan(data(:,1)));确定x中出现nan的位置
• 2. 对于无nan的处理吧办法
     nvec=[nvec;size(data,1)],即整个polygon的的定点数目
• 3. 对于存在nan，且nan不在最后的情况
     nvec=[nvec;size(data,1)]

获得每一分割点的位置以及整个data的定点的数目，即每一个polygon结束的位置

• 4. stop=nvec指定每个polygon的最后一个位置下标
• 5. 截取一个polygon：
     pnew=data（next：stop-1，1：2）；
• 6. 集散该polygon的大小范围pdel
• 7. 如果pnew非空，切存在一个维度尺寸满足filt要求。则对多边形边界进行编号
     [(1：nnew-1)',(2:nnew)';nnew,1
     修改之后的polygon边界
• 8. 分别获取定点和edge的index范围
• 9. 将polygon的位置和边界索引信息放入node和edge
• 10. 对node和edge的位置进行更新。
• 11. 对next进行跟新，读取下一个polygon
• 12. node和edge是除最后一列以外的所有行数据