来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/find.html?searchHighlight=find&s_tid=doc_srchtitle find 查找非零元素的索引和值 全页折叠 语法 k = find(X) k = find(X,n) k = find(X,n,direction) [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___)   说明 示例 k = find(X) 返回一个包含数组 X 中每个

最近在处理 Matlab 中的三维矩阵的时候,遇到了一个问题: 假如m 为 5*5*5的矩阵,如果以第三个维度为基础,分割为5个不同的矩阵 m1,m2,m3,m4,应该如何解决? 解决方法:eval函数,具体用法如下: for i = 1:5 m(:,:,i) = rand(5,5); end for i=1:5 name=['m',num2str(i,'%d')]; %可根据实际情况使用%02d 等格式符 eval([name,'=m(:,:,i)']) end 运行结果: >> test

  写在前面:这是第一篇T-SQL查询高级系列文章.但是T-SQL查询进阶系列还远远没有写完.这个主题放到高级我想是因为这个主题需要一些进阶的知识作为基础..如果文章中有错误的地方请不吝指正.本篇文章的内容需要索引的知识作为基础. 简介 在SQL SERVER中,非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表.但相比实际的表而言.非聚集索引中所存储的表的列数要窄很多,因为非聚集索引仅仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针. 并且,对于非聚集索引表来说,其中所存放的列是按照聚集索引来进行存

MATLAB中三维散点图函数为scatter3(x,y,z) 三维火柴图为stem3(x,y,z)

用matlab查找txt文档中的关键字,并把关键字后面的数据存到起来用matlab处理 我测了一组数据存到txt文件中,是个WIFI信号强度文档,里面有我们需要得到的数据,有没用的数据,想用matlab查找关键字(SSID),把关键字后面的数字存起来用作后期处理分析,如下图,把ky后面的信号强度数据(那个负数)弄出来.求大神指点应该怎么办,或给程序,谢谢! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 fn = 'my_data.txt'; fid = fo

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

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/589/ Time limit(ms): 2000 Memory limit(kb): 65535   Description 告诉你们一个好消息,Wraith前几天天得到一块西瓜,但是是长方体形的.... Wraith发现这块西瓜长m厘米,宽n厘米,高h厘米.他发现如果把这块西瓜平均地分成m*n*h块1立方厘米的小正方体,那么每一小块都会有一个营养值(可能为负,因为西瓜是有可能坏掉的,但是绝对值不超过200). 现在Wr

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

转自:http://blog.csdn.net/yangzhawen/article/details/7247393 sqlserver2008 R2中查找未使用过的索引: o.name AS 表名 , i.name AS 索引名 , i.index_id AS 索引id , dm_ius.user_seeks AS 搜索次数 , dm_ius.user_scans AS 扫描次数 , dm_ius.user_lookups AS 查找次数 , dm_ius.user_updates AS 更新

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

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

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

原文地址:种三维曲面图. 程序如下: [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title('mesh(x,y,z)') subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title('meshc(x,y,z)') subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title('meshz(x,y,z)') subplot

一.数据来源 头部组织的数据.此处直接引用了matlab自带的mri数据.实际场景中,可以通过CT得到的数据进行转换得到 插入异物的数据.此处我假设插入异物为一根细铁丝.模拟为空间中的一条曲线.这个曲线的坐标我们可以通过一定的办法获取到.我已经将数据放入百度云盘 曲线数据下载 二.技术实现要点 要根据CT数据绘制头部的立体图 异物曲线的任意两点连线的切面的计算 切面切割CT立体图的效果图绘制 三.实现伪代码 %% 数据准备 clc,clear load mri; D = squeeze(D);

一.三维绘图1.曲线图plot3(X1,Y1,Z1,...):以默认线性属性绘制三维点集(X1,Y1,Z1)确定的曲线plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec):以参数LineSpec确定的线性属性绘制三维点集plot3(X1,Y1,Z1,'PropertyName',PropertyValue,...):根据指定的属性绘制三维曲线theta = 0:0.01*pi:2*pi;x = sin(theta);y = cos(theta);z = cos(4*theta);plot3(x,y,

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

1.绘制三维图形的基本函数 最基本的三维绘图函数为plot3: plot3与plot用法十分相似,调用格式: plot(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,...,xn,yn,zn,选项n) 当x,y,z是同维向量时,则x,y,z,对应元素构成一条三维曲线: 当x,y,z是同维矩阵时,则以x,y,z对应列元素绘制三维曲线,曲线条数等于矩阵列数. 例: 程序如下: t=0:pi/50:2*pi; x=8*cos(t); y=4*sqrt(2)*sin(t); z=-4*sqrt(2

Idx = knnsearch(X,Y) finds the nearest neighbor in X for each query point in Y and returns the indices of the nearest neighbors in Idx, a column vector. Idx has the same number of rows as Y. 为Y中的每个查询点在X中查找最近的邻居,并返回IDX(列向量)中最近邻居的索引.IDX的行数与y相同. Idx = k

1.覆盖索引:select和where中包含的结果集中应存在“非聚集索引列”,这样就不用查找基表了,索引表即可搞定:   2.索引交叉:索引的交叉可以理解成建立多个非聚集索引之间的join,如表实体一样,因为每个非聚集索引都会保存两件东西  1是聚集索引键(存在的话,如果不存在就会存储实际表的行),2则是非聚集索引的键值.   3.索引连接:是索引交叉的特例(select l1,l2 from t_ where  l1='asd'  and  l2='qwe'):   4.索引过滤:在创建索引的

matlab三维绘图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5ffd0d0100lyah.html Matlab绘图系列之高级绘图 http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/ mesh surf fill3 slice imadd 图像叠加 i = imread('eight.tif');figure; subplot(2,2,1); imagesc(i);

要画一个光路图,本来可以用proe,但是鼠标不好用,有些操作也忘了,用MATLAB画了个.下面是用到的图片. 但是三维坐标中显示彩色图片的目标没有搞定,做了个灰度图,然后用仿射程序将彩色图片贴到了二维灰度图中. clear all;clc;close all; im1 = rgb2gray(imread('F:\sup.jpg'));% 掩模,第一张图,白色的部分在后面的surf中透明化了 im1 = imresize(im1,[64 64]); im2 = rgb2gray(imread('F