从Matlab应用程序的结果生成演示文稿
此示例显示如何使用MATLAB®API用于PowerPoint®（PPT API）来从MATLAB应用程序的结果生成Microsoft®PoctPoint®演示文稿。该示例从预测美国人口的应用程序的结果生成演示文稿。以下是示例生成的幻灯片：
创建演示文稿
导入PPT包，以便您不必使用长，完全限定的名称。
进口mlreportgen.ppt。*;
为了便于删除示例生成的图像，创建单元格数组以保存图像。
图像= {};
使用默认模板创建演示文稿。
ppt =演示文稿（'人口.pptx'）;打开（PPT）;
将幻灯片添加到演示文稿
PowerPoint演示文稿由从预定义布局创建的幻灯片组成。布局包含您填充生成内容的占位符。预定义的布局属于定义样式的模板幻灯片主站。
将第一个幻灯片添加到演示文稿中，使用标题幻灯片布局。
slide1 =添加（ppt，'标题幻灯片'）;
通过使用替换方法将标题和字幕替换为幻灯片中。
替换（幻灯片1，'标题'那'建模美国人口'）;替换（幻灯片1，'字幕'那'风险的商业'）;
使用介绍将第二个幻灯片添加到演示文稿标题和内容布局。替换标题。
slide2 =添加（ppt，'标题和内容'）;替换（Slide2，'标题'那'人口建模方法'）;
添加文本到内容占位符使用单元格数组。
替换（Slide2，'内容'，{......'适合美国人口普查数据'......'使用多项式来推断人口增长'......['基于“数学计算的计算机方法”，“......“由Forsythe，Malcolm和Moler，由Prentice-Hall于1977年出版]......'不同的多项式程度显示出方法的风险}）;
使用使用的第三次幻灯片标题和内容布局。替换标题。
slide3 =添加（ppt，'标题和内容'）;替换（Slide3，'标题'那'美国人口普查数据从1900到2000'）;
从1910年到2000年创建一个美国人口普查数据的情节。
％ 时间间隔T =（1910：10：2000）';％ 人口p = [91.972 105.711 123.203 131.669 150.697......179.323 203.212 226.505 249.633 281.422]'％ 阴谋图1 =数字;绘图（t，p，'博'）;轴（[1910 2020 0 400]）;标题（'美国1910-2000'的人口'）;ylabel（'百万'）;
将绘图转换为图像。将图像添加到演示文稿结束时要删除的图像列表。关闭演示后，您必须不会删除图像。
IMG1 ='plot1.png';野生动物（图1，IMG1）;
图像= [图像{img1}];
更换内容占位符与图像。
替换（Slide3，'内容'，图片（IMG1））;
使用该第四个幻灯片添加到演示文稿比较布局。使用此幻灯片显示人口数据的立方和四静脉外推的比较。
Slide4 = Add（PPT，'比较'）;替换（slide4，'标题'那'多项式变化推断'）;
计算群体数据的多项式近似的系数。
n =长度（t）;s =（t-1950）/ 50;a =零（n）;（：，结束）= 1;为了j = n-1：-1：1 a（：，j）= s。* a（：，j + 1）;结尾c = a（：，n-3：n）\ p;
更换左文本占位符与文本。
替换（slide4，'左文字'那'立方推断'）;
计算立方外推。
v =（1910：2020）';x =（V-1950）/ 50;w =（2010-1950）/ 50;y = polyval（c，x）;Z =多维尔（C，W）;图2 =数字;抓住在绘图（v，y，'k-'）;情节（2010年，Z，'ks'）;文字（2010，Z + 15，Num2str（Z））;抓住离开
从绘图创建图像并将图像添加到要删除的图像列表中。
IMG2 ='plot2.png';野生动物（图2，IMG2）;
图像= [图像{img2}];
更换左内容占位符与图像。
替换（slide4，'左内容'，图片（IMG2））;
更换正确的文本占位符与文本。
替换（slide4，'正确的文字'那'四静脉外推'）;
计算四静脉外推。
c = a（：，n-4：n）\ p;y = polyval（c，x）;Z =多维尔（C，W）;图3 =图;抓住在绘图（v，y，'k-'）;情节（2010年，Z，'ks'）;文字（2010，Z-15，Num2STR（Z））;抓住离开
从绘图中创建图像，将图像添加到要删除的图像列表中，并替换正确的内容占位符与图像。
IMG3 ='plot3.png';野生动物（图3，IMG3）;
图像= [图像{IMG3}];替换（slide4，'正确的内容'，图片（IMG3））;
使用使用的将最后一个幻灯片添加到演示文稿标题和内容布局。
slide5 =添加（ppt，'标题和内容'）;替换（Slide5，'标题'那“随着程度的增加，推断变得更加不稳定”）;
创建一个图来证明随着程度的增加，外推变得更加不稳定。
图4 =数字;cla plot（t，p，'博'） 抓住在轴（[1910 2020 0 400]）颜色= HSV（8）;标签= {'数据'};为了d = 1：8 [q，r] = qr（a（：，n-d：n））;r = r（1：d + 1，:);q = q（：，1：d + 1）;c = r \（q'* p）;y = polyval（c，x）;z =多瓦（C，11）;绘图（v，y，'颜色'，颜色（d，:)）;标签{end + 1} = ['度='INT2STR（D）];结尾传说（标签，'地点'那'西北'） 抓住离开
从绘图创建图像并替换内容占位符与图像。
IMG4 ='plot4.png';野生动物（图4，IMG4）;
图像= [图像{img4}];替换（Slide5，'内容'，图片（IMG4））;
关闭并查看演示文稿
关闭（PPT）;RPTVIEW（PPT）;
删除图像
当演示文稿结束时，将图像复制到呈现中。现在，您可以删除图像。
len =长度（图像）;为了i = 1：len删除（图像{i}）;结尾
也可以看看
mlreportgen.ppt.pruseentation.|mlreportgen.ppt.slide.
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