matlab中元胞数组(cell)转换为矩阵. cell转换为矩阵函数为:cell2mat(c),其中c为待转换的元胞数组: 转化之后的矩阵可能不满足我们对矩阵维数的要求,那么也许还需要下面两个函数: ——reshape(A,m,n,p,...),将矩阵A变换为m*n*p*...的矩阵: ——permute(A,[1,3,2]),将矩阵A的第3维和第2维交换,从而满足顺序要求: 下面举一个我自己用过的例子: H——<K*1>cell,其中每个元素为U*S*N*T的四维矩阵(H为WINNERII

MATLAB里面的cell有的翻译为单元有的翻译为细胞型数据.它是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将它看作是一种无所不包的广义矩阵.组成cell的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同. (1)Cell创建 >> a={'Linda',22;zeros(4,4),magic(9)} a = 'Linda' [ 22] [4x4 double] [9x9 double] >> a{1} ans = L

matlab global 不能传向量/矩阵 只能传1个数值 而函数变量可以传向量/矩阵

目录 im2col实现 优缺点分析 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN im2col实现 如何将卷积运算转为矩阵相乘?直接看下面这张图,以下图片来自论文High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing: 上图为3D卷积的传统计算方式与矩阵乘法计算方式的对比,传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动,当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果,一个窗口一个结果.相

最终目的--------->[下面的形式我就可以直接转为矩阵,用mat即可] 下午为了实现list的这个功能,查找了好多库,但是都没有找到怎么做,索性就自己封装了一个函数实现了其功能: def list_To_matrix(list,mid,data,col): ''' list为[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 原列表 mid为[] 中间处理的列表 data为[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] 想要的列表 col为多少项 ''' j = 0 for i

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向

1. 前言 Matlab单元数组cell和结构体struct都可以将不同类型的相关数据集成到一个单一的变量中,使得大量的相关数据的处理变得非常简单而且方便.但是,需要注意的是,单元数组和结构体只是承载其他数据类型的容器,大部分的数学运算是针对两者之中具体的数据进行,而不是针对单元数组或结构体本身进行. 单元数组中的每一个单元是通过一个数字来进行索引的,但用户需要加入到一个单元中或者从一个单元提取数据时,需要给出单元数组中该单元的索引.结构体和单元数组十分相似,两者的区别在于,结构体中的数据存储并

由于matlab在列化a(:)以及reshape(a)等操作中是列优先的,所以要重构出新的高维度矩阵,通常要把reshape和permute结合起来使用. 先到 http://caffe.berkeleyvision.org/ 下载 训练好的model bvlc_reference_caffenet.caffemodel; 更多caffe使用也请参看上面的网址. clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_ca

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

MATLAB 的unique函数——求数组矩阵的唯一值 相关MathWork文档见此:unique数组中的唯一值 1.C = unique(A) 返回与 A 中相同的数据,但是不包含重复项.C 已按照从小到大排序. 2.C = unique(A,___,'rows') 和 C = unique(A,'rows',___) 将 A 中的每一行视为单个实体,并按排序顺序返回 A 中的唯一行.必须指定 A,而 setOrder 和 occurrence 是可选的. 'rows' 选项不支持元胞数组.

问题:一个K×M的矩阵,第一列是1,其它都是0,从最后一行开始,每循环一次,最后一行的1往右边移一位,移动到末尾后溢出,重新回到最左边,同时上一行的1往右边移一位.上一行溢出时,上上一行的1移动一位,以此类推,,直到第一列的1全部移动到最后一列停止. 编写工具:MATLAB R2015b 32位 代码: function CyclicShift(input) [lineNum,rowNum]=size(input); counters=zeros(1,lineNum); while(size(f

项目需要将matlab代码写成C++,准备用opencv.opencv中矩阵的存储与matlab有所不同,应注意以下问题: 1.matlab中矩阵是按照列优先存储的.对于n0*n1*...*nn维的矩阵,具体存储方式是:(a0(0),a1(0),...,an(0)),(a0(1),a1(0),...an(0)), (a0(n0),a1(0),...an(0)),(a0(0),a1(1),a2(0),...an(0)),...(a0(0),a1(0),...,an(nn)).即先遍历a0,再遍历a

参考网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5efed5800100exmj.html Cell函数 如果p为一个数,那么h(1)=p,是没有问题的. 如果p为一个向量,那么h(1,:)=p是没有问题的. 如果p是一个矩阵的话,上面的两种赋值方法都是会有错误的. 那么要如何处理呢? 这时就用到了cell数据类型了.cell的每个单元都可以存储任何数据,比如传递函数等.当然,存储矩阵更是没有问题的了.但是用cell数据类型之前,要先初始化. a=cell(n,m) 那么

今天做图像处理时,看到一个矩阵的处理,简要谈谈下面几段代码: 首先是介绍矩阵(说明:在matlab中无是数组还是矩阵都是按列来存储的) 首先是一些特殊矩阵的建立 zeros(m,n)%建立全0矩阵 ones(m,n)%建立全1矩阵 eye(m,n)%建立对角线全为1 的矩阵 rand(m,n)%(0,1)随机分布的矩阵 randn(m,n)%相比上一个,均值为0,方差为1 magic(m,n)%魔方矩阵 对于矩阵的建立和元素访问,很多和前面介绍的数组相同 下面看图访问矩阵 访问矩阵元素可以用单下

"QR_H.m" function [Q,R] = QR_tao(A) %输入矩阵A %输出正交矩阵Q和上三角矩阵R [n,n]=size(A); E = eye(n); X = zeros(n,); R = zeros(n); P1 = E; :n- s = -sign(A(k,k))*norm(A(k:n,k)); R(k,k) = -s; w = [A(,)+s,A(:n,k)']'; else w = [zeros(,k-),A(k,k)+s,A(k+:n,k)']'; R(:

一句话搞定:>> a(find(a==0))=[2]:把矩阵中所有的0改为2

clc; clear all; close all; n = 100;%所产生矩阵的大小 A= sprandsym(n,0.015,0.1,1);%产生系数矩阵函数: spy(A)矩阵图形化相当于imshow(A)

在拓扑优化中,经常使用imagesc函数来显示最终的结果,往往会保存了Fig文件,却忘记保存mat文件. 根据已有的Fig文件,是可以找到其所显示矩阵.这个是我从fig数据结构中一层一层找到的,记录一下,以后碰到就可以直接用.(话说,还是记得在实验出结果后,保存mat文件!) fig_file = open('xxx.fig'); m = fig_file .CurrentAxes.Children.CData;

x=:; y=[]; :length(x) % y=[y;x(i)];%把每一个x都放到Y里,成为一列 y=[y,x(i)];%把每一个x都放到Y里,成为一行 end

for iter = 1:num_iters %梯度下降 用户向量 for i = 1:m %返回有0有1 是逻辑值 ratedIndex1 = R_training(i,:)~=0 ; %U(i,:) * V' 第i个用户分别对每个电影的评分 %sumVec1 第i个用户分别对每个电影的评分 减去真实值 sumVec1 = ratedIndex1 .* (U(i,:) * V' - R_training(i,:)); product1 = sumVec1 * V; derivative1 =