Matlab向量 矩陣基本操作

2021-06-27 00:53:13 字數 4709 閱讀 8457

1、向量的建立

1)直接輸入:

行向量:a=[1,2,3,4,5]

列向量:a=[1;2;3;4;5]

2)用「:」生成向量

a=j:k 生成的行向量是a=[j,j+1,…,k]

a=j:d:k 生成行向量a=[j,j+d,…,j+m*d],m=fix((k-j)/d)

3)函式linspace 用來生成資料按等差形式排列的行向量

x=linspace(x1,x2):在x1和x2間生成100個線性分布的資料,相鄰的兩個資料的差保持不變。構成等差數列。

x=linspace(x1,x2,n): 在x1和x2間生成n個線性分布的資料,相鄰的兩個資料的差保持不變。構成等差數列。

4)函式logspace用來生成等比形式排列的行向量

x=logspace(x1,x2) 在x1和x2之間生成50個對數等分資料的行向量。構成等比數列,數列的第一項x(1)=10x1,x(50)=10x2

x=logspace(x1,x2,n) 在x1和x2之間生成n個對數等分資料的行向量。構成等比數列,數列的第一項x(1)=10x1,x(n)=10x2

注:向量的的轉置:x=(0,5)』

2、矩陣的建立

1)直接輸入:將資料括在中,同一行的元素用空格或逗號隔開,每一行可以用回車或是分號結束

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

2)函式eye,生成單位矩陣

eye(n) :生成n*n階單位e

eye(m,n):生成m*n的矩陣e,對角線元素為1,其他為0

eye(size(a)):生成乙個矩陣a大小相同的單位矩陣

eye(m,n,classname):對角線上生成的元素是1,資料型別用classname指定。其資料型別可以是:duoble、single、int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32 。

3)函式ones  用ones生成全1的矩陣

ones(n) : 生成n*n的全1矩陣

ones(m,n) : 生成m*n的全1矩陣

ones(size(a)) : 生成與矩陣a大小相同的全1矩陣

ones(m,n,p,…)生成m*n*p*….的全1的多維矩陣

ones(m,n,…,classname)制定資料型別為classname

4)函式zeros 函式zeros生成全0矩陣

zeros(n):生成n*n的全0矩陣

zeros(m,n:)生成m*n的全0矩陣

zeros(size(a)): 生成與矩陣a大小相同的全0矩陣

zeros (m,n,p,…)生成m*n*p*….的全0的多維矩陣

zeros (m,n,…,classname)指定資料型別為classname

5)函式rand 函式rand用來生成[0,1]之間均勻分布的隨機函式,其呼叫格式是:

y=rand:生成乙個隨機數

y=rand(n):生成n*n的隨機矩陣

y=rand(m,n):生成m*n的隨機矩陣

y=rand(size(a)):生成與矩陣a大小相同的隨機矩陣

y=rand(m,n,p,…):生成m*n*p*…的隨機數多維陣列

6)函式randn 函式rand用來生成服從正態分佈的隨機函式,其呼叫格式是:

y=randn:生成乙個服從標準正態分佈的隨機數

y=randn(n):生成n*n的服從標準正態分佈的隨機矩陣

y=randn(m,n):生成m*n的服從標準正態分佈的隨機矩陣

y=randn(size(a)):生成與矩陣a大小相同的服從標準正態分佈的隨機矩陣

y=randn(m,n,p,…):生成m*n*p*…的服從標準正態分佈的隨機數多維陣列

3、矩陣元素的提取與替換

1)  單個元素的提取

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

輸入b=a(1,2)

b =2      

2)  提取矩陣中某一行的元素,

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

輸入b=a(1,:)

b =1     2     3

3)  提取矩陣中某一列:

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

輸入b=a(:,1)

b = 1

3 4)  提取矩陣中的多行元素

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

輸入b=a([1,2],:)

b =1     2     3

3     4     5

5)  提取矩陣中的多列元素

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

輸入b=a(:,[1,3])

b =1     3

3     5

6)  提取矩陣中多行多列交叉點上的元素

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

輸入b=a([1,2],[1,3])

b =1     3

3     5

7)  單個元素的替換:

如:a=[1,2,3;3,4,5],執行後:

a =

1     2     3

3     4     5

輸入:a(2,3)=-1

a =1     2     3

3     4    -1

4、矩陣元素的重排和複製排列

1)  矩陣元素的重排

b=reshape(a,m,n):返回的是乙個m*n矩陣b,矩陣b的元素就是矩陣a的元素,若矩陣a的元素不是m*n個則提示錯誤。

b=reshape(a,m,n,p):返回的是乙個多維的陣列b,陣列b中的元素個數和矩陣a中的元素個數相等

b=reshape(a,…,,…):可以預設其中的乙個維數

b=reshape(a,siz) : 由向量siz指定陣列b的維數,要求siz的各元素之積等於矩陣a的元素個數

2)  矩陣的複製排列函式是repmat

b=repmat(a,n):返回b是乙個n*n塊大小的矩陣,每一塊矩陣都是a

b=repmat(a,m,n):返回值是由m*n個塊組成的大矩陣,每乙個塊都是矩陣a。

b=repmat(a,[m,n,p,…]):返回值b是乙個多維陣列形式的塊,每乙個塊都是矩陣a

5、矩陣的翻轉和旋轉

1)矩陣的左右翻轉左右翻轉函式是fliplr,呼叫格式:

b=fliplr(a):將矩陣a左右翻轉成矩陣b。

輸入:a=[1,2,3;3,4,2]

a =1     2     3

3     4     2

輸入:b=fliplr(a)

b =3     2     1 2

4     3

2)矩陣上下翻轉函式:flipud,呼叫格式:

b=flipud(a):把矩陣a上下翻轉成矩陣b

3)  多維陣列翻轉函式:flipdim,呼叫格式:

b=flipdim(a,dim):把矩陣或多維陣列a沿指定維數翻轉成b

4)  矩陣的旋轉函式:rot90,呼叫格式:

b=rot90(a):矩陣b是矩陣a沿逆時針方向旋轉90

。得到的

b=rot90(a,k):矩陣b是矩陣a沿逆時針方向旋轉k*90

。得到的(要想順時針旋轉,k取-1)

6、矩陣的生成與提取函式

1)  對角線函式對角線函式diag既可以用來生成矩陣,又可以來提取矩陣的對角線元素,其呼叫格式:

a)a=diag(v,k):當v是有n個元素的向量,返回矩陣a是行列數為n+|k|的方陣。向量v的元素位於a的第k條對角線上。k=0 對應主對角線,k>0對應主對角線以上,k<0對應主對角線以下。

b)a=diag(v):將向量v的元素放在方陣a的主對角線上,等同於a=diag(v,k)中k=0的情況。

c)v=diag(a,k):提取矩陣a的第k條對角線上的元素於列向量v中。

d)v=diag(a):提取矩陣a的主對角線元素於v中,這種呼叫等同於v=diag(a,k)中k=0的情況。

2)  下三角陣的提取用函式tril,呼叫格式:

a)l=tril(a): 提取矩陣a的下三角部分

b)l=tril(a,k):提取矩陣a的第k條對角線以下部分。k=0 對應主對角線,k>0對應主對角線以上,k<0對應主對角線以下。

3)  上三角陣的提取函式triu,呼叫格式:

a)u=triu(a): 提取矩陣a的上三角部分元素

b)u=triu(a,k): 提取矩陣a的第k條對角線以上的元素。k=0 對應主對角線,k>0對應主對角線以上,k<0對應主對角線以下。

MATLAB矩陣基本操作1

matlab 矩陣操作 結構矩陣 和單元矩陣 結構矩陣 格式為 結構矩陣元素.成員名 表示式a 1 x1 10 a 1 x2 liu a 1 x3 10 21 34 78 a 2 x1 11 a 2 x2 xia a 2 x3 11 121 34 78 a 3 x1 12 a 3 x2 cai a ...

MATLAB基本矩陣函式和操作

eye 單位矩陣 zeros 全零矩陣 ones 全1矩陣 rand 均勻分布隨機陣 genmarkov 生成隨機markov矩陣 linspace 線性等分向量 logspace 對數等分向量 logm 矩陣對數運算 cumprod 矩陣元素累計乘 cumsum 矩陣元素累計和 toeplitz ...

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