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matlab入门

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  • 2025/6/13 17:33:03

法。(lookfor事实上是对所有在搜寻路径下的M档案进行关键字对第一注解行的比对,详见後叙。)

将列向量转置(Transpose)後,即可得到行向量(Column vector): z = x' z = 4.0000 5.2000 6.4000 7.6000 8.8000 10.0000

不论是行向量或列向量,我们均可用相同的函数找出其元素个数、最大值、最小值等: length(z) % z的元素个数 ans = 6

max(z) % z的最大值 ans = 10

min(z) % z的最小值 ans = 4

小整理:适用於向量的常用函数有: min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值

median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差

sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数

norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度 sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和 cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内 积

cross(x, y): 向量x和y的外积 (大部份的向量函数也可适用於矩阵,详见下述。)

若要输入矩阵,则必须在每一列结尾加上分号(;),如下例: A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 1011 12]; A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

同样地,我们可以对矩阵进行各种处理:

A(2,3) = 5 % 改变位於第二列,第三行的元素值 A = 1 2 3 4 5 6 5 8 9 10 11 12

B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵B B = 5 6 5

A = [A B'] % 将B转置後以行向量并入A A =

1 2 3 4 5 5 6 5 8 6 9 10 11 12 5

A(:, 2) = [] % 删除第二行(:代表所有列) A = 1 3 4 5 5 5 8 6 9 11 12 5

A = [A; 4 3 2 1] % 加入第四列 A = 1 3 4 5 5 5 8 6

9 11 12 5 4 3 2 1

A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列(:代表所有行) A = 5 5 8 6 9 11 12 5

这几种矩阵处理的方式可以相互叠代运用,产生各种意想不到的效果,就看各位的巧思和创意。

小提示:在MATLAB的内部资料结构中,每一个矩阵都是一个以行为主(Column-oriented )的阵列(Array)因此对於矩阵元素的存取,我们可用一维或二维的索引(Index)来定址。举例来说,在上述矩阵A中,位於第二列、第三行的元素可写为A(2,3) (二维索引)或A(6)(一维索引,即将所有直行进行堆叠後的第六个元素)。 此外,若要重新安排矩阵的形状,可用reshape命令: B = reshape(A, 4, 2) % 4是新矩阵的列数,2是新矩阵的行数 B = 5 8 9 12 5 6 11 5

小提示: A(:)就是将矩阵A每一列堆叠起来,成为一个行向量,而这也是MATLAB变数的内部储存方式。以前例而言,reshape(A, 8, 1)和A(:)同样都会产生一个8x1的矩阵。 MATLAB可在同时执行数个命令,只要以逗号或分号将命令隔开: x = sin(pi/3); y = x^2; z = y*10,

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法。(lookfor事实上是对所有在搜寻路径下的M档案进行关键字对第一注解行的比对,详见後叙。) 将列向量转置(Transpose)後,即可得到行向量(Column vector): z = x' z = 4.0000 5.2000 6.4000 7.6000 8.8000 10.0000 不论是行向量或列向量,我们均可用相同的函数找出其元素个数、最大值、最小值等: length(z) % z的元素个数 ans = 6 max(z) % z的最大值 ans = 10 min(z) % z的最小值 ans = 4 小整理:适用於向量的常用函数有: min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值

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