PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

文章目录 一.MATLAB基本运算说明 二.面向复数的计算特点 1.基础知识 2.对复数的基本操作 3.复数的开方问题 二.面向数组 1.数组的输入形式 2.对矩阵中的元素进行并行操作 3.利用数组运算,实现函数可视化 4.实现矩阵之间的点乘 一.MATLAB基本运算说明 MATLAB的基本运算符如示: 求e的x次方:exp(x) MATLAB面向复数设计,其所有运算都定义在复数域上,所以对于方根运算,运算只返回一个"主解",所以要得到复数的全部方根,必须编写专门程序. MATLAB面

原文:Matlab随笔之矩阵入门知识 直接输入法创建矩阵 – 矩阵的所有元素必须放在方括号“[ ]”内: – 矩阵列元素之间必须用逗号“,”或空格隔开,每行必须用“;”隔开 – 矩阵元素可以是任何不含未定义变量的表达式.可以是实数,或者是复数. – 例a=[1,2;3,4] 或 a=[2 1+3j;sqrt(4) 5] 创建基本矩阵的函数 – 空阵 [ ] — matlab允许输入空阵,当一项操作无结果时,返回空阵 – ones(N,M) —全部元素都为1的矩阵 – zeros(N,M) —全部

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

matlab构建栅格地图绘图思路 近来因研究需要,调研并思考了栅格地图的生成方法,暂时总结以备不时之需. 栅格的建立最需要注意栅格粒度的问题,即根据需要调整栅格的边长,目前有两种思路一种是固定栅格边长为坐标轴的单位长度:另一种是固定地图单位为固定长度,如"米",根据需要改变栅格边长. 栅格单位固定,坐标单位与栅格边长相等. 此种思路优势是坐标和栅格对应,程序好处理一些,比较直观,可以使用pcolor或者imagesc函数. a = rand(50,50); imagesc(a) axi

数组创建 要创建每行包含四个元素的数组,请使用逗号 (,) 或空格分隔各元素. a = [1 2 3 4] a = 1×4 1 2 3 4 这种数组为行向量. 要创建包含多行的矩阵,请使用分号分隔各行. a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10] a = 3×3 1 2 3 4 5 6 7 8 10 创建矩阵的另一种方法是使用 ones.zeros 或 rand 等函数.例如,创建一个由零组成的 5×1 列向量. z = zeros(5,1) z = 5×1 0 0 0 0 0 矩阵和

MATLAB程序 a=3+4*i %复数 real(a) %求复数的实部 imag(a) %求复数的虚部 abs(a) %求复数的模 angle(a) %求复数的相位 conj(a) %求复数的复共轭 %% Irradiance and phase resulting figure subplot(2,2,1) mesh(2.*xn./D2,2.*yn./D2,abs(Uvac).^2); subplot(2,2,2) mesh(2.*xn./D2,2.*yn./D2,abs(Uvac).^2)

将矩阵输出到txt文件中的方法,遍寻网络,始见真经!!! fid=fopen('C:Documents and Settingscleantotal.ped','wt');%写入文件路径 matrix=input_mattrix                        %input_matrix为待输出矩阵        [m,n]=size(matrix);       for i=1:1:m          for j=1:1:n             if j==n       

生成网格矩阵,并且根据条件筛选,重新赋值为0,1二值图像 clear all;close all; %生成二值图 index= randperm(2500,1000); %生成10个不重复随机指标 Z= ones(50,50); %默认白底 Z(index) = 0; %随机指标处黑底 imagesc(Z); cmap = [0 0 0;1 1 1]; %自定义一个colormap colormap(cmap); axis square; 方法1 n=5;%方阵行列数 c=10;%填充c个方格

A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],每行之间用分号隔开 也可以用循环控制输入 n=input('请输入矩阵阶数:') for i=1:n     for j=1:n         a(i,j)=input('请输入矩阵元素:');     end end a

行和 sum(a, 2) 列和 sum(a) 所有元素之和 sum(sum(a)) 某一列元素之和 sum(a(:,1)) %a矩阵的第一列之和 某一行元素之和 sum(a(1,:)) %a矩阵的第一行之和

题目 A = {'abcd','efgh','ijkl'; 'bd3','skge','zxe2'}:怎样查找A中字符串的是否含有字符串"bd3",如有返回字符串所在的行号和列号. 解决办法 使用 strcmp(A,'YourKeyString') >> A = {'abcd','efgh','ijkl'; 'bd3','skge','zxe2'}[i,j] = find(strcmp(A, 'bd3')) A =     'abcd'    'efgh'    'ijkl

一.问题描述 [1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0] 每两位3转换为一个十进制数,共5列,那么转换后是ceil(5/3)=2列. [7 1 6 1 1 2] 二.问题分析 1.每八个字符划分为一个十进制,nwords=ceil(size(b,2)/8) 2.按列处理每行的字符,只不过1到8是一组,为第一列:9到17是二组,为第2列. cb = zeros([size(b,1),nwords],'uint8') for(j=1:size(b,2)) { w = ceil(j

三种统计方法: A=ceil(rand(,)*); a=; %第一种 sum(A(:)==a): %第二种 length(find(A==a); %第三种 logical=(A=a); sum(logical(:));

function [m,n] = stamatrix(a) %网上找到的方法,感觉很巧妙 x=a(:); x=sort(x); d=diff([x;max(x)+1]); count = diff(find([1;d]));%列出每个元素出现的个数 m = x(find(d));%列出a中出现的元素 n = count; end clc; clear; a = [1:4;5:8;2 1 2 2;2 3 4 98] [m,n] = stamatrix(a); disp('b的第一行是a中的元素:b

我们当前有如下目录结构的图像数据集(用于图像分类): 1. imageDatastore imageDatastore:imds = imageDatastore('./images', 'IncludeSubfolders', true, 'labelsource', 'foldernames') 第一个参数./images表示文件所在的路径: 后续参数都是键值对(key-value)的形式 includesubfolders:是否继续读取子文件夹中的图像数据: labelsource:图像

>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9],B=[1,2;3,4] A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B = 1 2 3 4 >> [rA,cA]=size(A); %得到A大小 >> [rB,cB]=size(B); >> C=zeros(max(rA,rB),max(cA,cB));%得到A和B最大的行列 >> C(1:rA,1:cA)=A;%把C填充为A %在下面进行加减乘除 >> C(1:rB,1:cB)=C(

原地址:http://www.cnblogs.com/Ran_Ran/archive/2010/12/11/1903070.html 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正