Tipos de datos y graficación

Datos de valores enteros y de punto flotante

Texto en arreglos de caracteres y arreglos de cadenas

Arreglos de valores de fecha y hora que se pueden visualizar en diferentes formatos

Arreglos de datos cualitativos con valores a partir de un conjunto finito de datos discretos y no numéricos

Arreglos en formato tabular cuyas columnas designadas pueden tener diferentes tipos de datos

Datos con marca de tiempo en formato tabular

Arreglos con campos designados que contienen datos de diversos tipos y tamaños

Arreglos que pueden contener datos de diversos tipos y tamaños

Variables que le permiten invocar una función de forma indirecta

Aplique datos con claves que indexan valores

Vectores de datos muestreados a lo largo del tiempo

Determine los tipos de datos de una variable

Convierta entre arreglos numéricos, cadenas y arreglos de caracteres, fechas y horas, arreglos de celdas, estructuras o tablas.

Son un tipo de dato utilizado para representar números reales

plot(x,y)

xlabel(“x”), ylabel(“y”)

title(“título”)

Tercer argumento dentro de una función plot, se escriben entre comillas.

hold on

scatter

bubblechart

histogram

bar

geoplot

polarplot

contour

quiver

surf

streamline A

animatedline

image

El orden en que se ejecutan las sentencias del programa

Flujo secuencial, estructura selectiva y estructuras de repetición

Se utilizan para tomar decisiones lógicas. Se evalúa una condición y en función del resultado de la misma se realiza una acción. Las condiciones se especifican usando expresiones lógicas.

Se evalúa una condición y en función del resultado de la misma se realiza una acción u otra.

Permite ejecutar uno de varios grupos de instrucciones

Permite ejecutar varias veces un bloque de código

Lazo for y lazo while

Lo usamos cuando sabemos cuantas veces repetir un bloque de código

Necesita una condición como if, pero si esa condición se cumple el código dentro del alzo se repita hasta que la condición sea falsa.

pieGra

subplot

yyaxis

plot3

meshgrid para crear la malla y mesh para crear superficie mallada

Son más lentos en comparación con las operaciones vectorizadas, ya que tienen un mayor costo de sobrecarga debido a la inicialización y al mantenimiento del bucle.

Son altamente optimizadas en MATLAB y aprovechan la capacidad de procesamiento paralelo de la CPU y las instrucciones SIMD (Single Instruction, Multiple Data) cuando sea posible, lo que las hace mucho más eficientes que los bucles