第三章 数组阵列及向量化运算
第三章数值数组及向量化运算(matlab基础教程)

第三章数值数组及向量化运算(matlab基础教程)第3章数值数组及向量化运算数值数组(Numeric Array)和数组运算(Array Operations)始终是MATLAB的核心内容。
本书从第3章起,全部注意力将集中于数值数组及其运算。
本章系统阐述:数组浮点算法的特点;一、二维数值数组的创建和寻访;数组运算和向量化编程;实现数组运算的基本函数;常用标准数组生成函数和数组构作技法;非数NaN、“空”数组概念和应用;关系和逻辑操作。
3.1 数值计算的特点和地位【例3.1-1】已知f(t) t2cost,求s(x) (1)符号计算解法syms t x ft=t^2*cos(t) sx=int(ft,t,0,x) ft =t^2*cos(t) sx =x^2*sin(x)-2*sin(x)+2*x*cos(x)xf(t) dt。
(2)数值计算解法dt=0.05; t=0:dt:5; Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz(Ft); t(end-4:end) Sx(end-4:end)plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid onans =4.8000 4.8500 4.9000 4.95005.0000ans =-20.1144 -19.9833 -19.7907 -19.5345 -19.2131图3.1-1 在区间[0, 5]采样点上算得的定积分值【例3.1-2】已知f(t) e sin(t),求s(x) 0f(t) dt。
4(1)符号计算解法syms t xft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) ft =exp(-sin(t))Warning: Explicit integral could not be found. In sym.int at 58 sx = int(exp(-sin(t)),t = 0 .. 4)(2)数值计算解法dt=0.05; t=0:dt:4; Ft=exp(-sin(t)); Sx=dt*cumtrapz(Ft); Sx(end)plot(t,Ft,'*r','MarkerSize',4) hold onplot(t,Sx,'.k','MarkerSize',15) hold off xlabel('x')legend('Ft','Sx') ans =3.0632图3.1-2 在区间[0, 4]中间的被积函数及其原函数的离散计算结果3.23.2.1 一二数值数组的创建和寻访一维数组的创建递增/减型一维数组的创建通用型一维数组的创建【例3.2-1】一维数组的常用创建方法举例。
matlab2011教程之二数值数组及向量化运算

第 2 章 数值数组及向量化运算本章集中讲述两个数据类型(数值数组和逻辑数组)、两个特有概念变量(非数和空)、以及MATLAB的数组运算和向量化编程。
值得指出:本章内容是读者今后编写各种科学计算M码的基本构件。
数值数组(Numeric Array)是MATLAB最重要的数据类型数组。
在各种维度的数值数组中,二维数组为最基本、最常用。
本章对二维数组创建、标识、寻访、扩充、收缩等方法进行了详尽细腻的描述,并进而将这些方法推广到高维数组。
本章讲述的逻辑数组主要产生于逻辑运算和关系运算。
它是MATLAB 援引寻访数据、构成数据流控制条件、、编写复杂程序所不可或缺的重要构件。
数组运算是MATLAB区别于其它程序语言的重要特征,是MATLAB绝大多数函数指令、Simulink许多库模块的本性,是向量化编程的基础。
为此,本章专辟第2.2节用于阐述MATLAB的这一重要特征。
在此提醒读者注意:随书光盘mbook目录上保存着本章相应的电子文档“ch02_数值数组及向量化运算.doc”。
该文档中有本章全部算例的可执行指令,以及相应的运算结果。
2.1数值数组的创建和寻访2.1.1一维数组的创建1递增/减型一维数组的创建(1)“冒号”生成法(2)线性(或对数)定点法2其他类型一维数组的创建(1)逐个元素输入法(2)运用MATLAB函数生成法【例2.1-1】一维数组的常用创建方法举例。
a1=1:6a2=0:pi/4:pia3=1:-0.1:0a1 =1 2 3 4 5 6a2 =0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416a3 =Columns 1 through 81.0000 0.9000 0.8000 0.7000 0.6000 0.5000 0.4000 0.3000Columns 9 through 110.2000 0.1000 0b1=linspace(0,pi,4)b2=logspace(0,3,4)b1 =0 1.0472 2.0944 3.1416b2 =1 10 100 1000c1=[2 pi/2 sqrt(3) 3+5i]c1 =2.0000 1.5708 1.73213.0000 + 5.0000i rng defaultc2=rand(1,5)c2 =0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324〖说明〗x1=(1:6)' , x2=linspace(0,pi,4)'y1=rand(5,1)z1=[2; pi/2; sqrt(3); 3+5i]2.1.2二维数组的创建1小规模数组的直接输入法【例2.1-2】在MATLAB环境下,用下面三条指令创建二维数组C。
《数组和向量》课件

向量的数乘运算
总结词
数乘运算是指用一个标量去乘一个向 量,得到的结果仍为一个向量。
详细描述
数乘运算的结果是原向量大小的变化 和方向的改变。设有一个向量a和一个 标量k,数乘运算的结果是k*a,其大 小为|k|*|a|,方向与原向量a相同或相 反,取决于k的正负。
向量的点乘和叉乘运算
总结词
点乘和叉乘是两个向量的内积和外积,分别对应了向量的长度和方向。
详细描述
点乘的结果是一个标量,表示两个向量的长度和夹角的余弦值。叉乘的结果是一个向量,其方向垂直于作为运算 两向量的平面,大小等于两向量的模的乘积与夹角的正弦值的乘积。
04
数组和向量在编程中的应 用
数组在数据处理中的应用
数据存储
数组是用于存储大量数据 的有序集合,可以高效地 存储、检索和操作数据。
一维数组的赋值
可以通过索引来给一维数组中的元素赋值。例如,`arr[0] = 10`会将数组的第一 个元素赋值为10。
二维数组的创建与赋值
二维数组的创建
在Python中,可以使用方括号[]来创建二维数组。例如,`matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]`。
数据处理
通过数组运算,可以快速 进行数据清洗、筛选、排 序和聚合等操作。
并行计算
利用多维数组,可以实现 高效的并行计算,提高数 据处理速度。
向量在机器学习算法中的应用
特征表示
相似度计算
向量用于表示机器学习算法中的特征 ,可以描述数据的内在规律和关系。
向量可以用于计算数据之间的相似度 ,用于聚类、分类和推荐等任务。
《数组和向量》PPT课件
contents
目录
向量化运算

向量化运算
向量化运算是指将数学运算应用于整个向量或矩阵,以提高计算效率和简化代码。
向量化运算可以利用硬件优化,如使用SIMD指令集或并行处理器。
向量化运算可以在很大程度上提高计算速度,特别是在大规模数据或高维度数据上。
传统的循环运算可能会导致大量的重复计算和内存访问,而向量化运算可以同时对整个向量或矩阵进行操作,减少了循环和内存操作的开销。
常见的向量化运算包括加法、减法、乘法、除法、点积、叉积等运算。
通过对整个向量或矩阵进行这些运算,可以大幅提高计算效率。
在Python中,NumPy是一个常用的向量化运算库。
它提供了多维数组对象和一组函数,可以进行高效的向量化运算。
使用NumPy,可以方便地对大规模数据进行数学运算,并且可以利用底层的C语言优化,提高运算速度。
例如,可以使用NumPy进行矩阵乘法操作:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 创建矩阵
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a.dot(b) # 矩阵相乘
print(c)
```
输出结果为:
```
[[19 22]
[43 50]]
```
以上代码中,a和b都是二维数组,使用dot()函数进行矩阵乘法运算,得到结果c。
通过向量化运算,可以高效地进行矩阵乘法操作。
向量化与矩阵化计算

向量化与矩阵化计算在计算机科学和数学领域中,向量化和矩阵化计算是两种重要的技术,用于优化和加速计算过程。
这两种方法可以将计算任务分解为更小的单元,并利用硬件的并行处理能力来提高计算效率。
本文将介绍向量化和矩阵化计算的概念、原理以及应用。
一、向量化计算向量化计算是一种利用向量(一维数组)来表示和操作数据的方法。
在向量化计算中,操作可以同时应用于整个向量,而不需要逐个元素进行计算。
这种方式可以利用现代计算机的SIMD(单指令多数据)指令集来并行处理向量操作,从而提高计算效率。
向量化计算的一个典型应用是数值计算和科学计算。
例如,对于两个向量的加法,传统的逐个元素相加需要使用循环来实现,而向量化计算可以直接对整个向量执行元素级加法,从而提高计算速度。
类似地,向量化计算还可以应用于矩阵乘法、向量点积等操作。
二、矩阵化计算矩阵化计算是一种利用矩阵(二维数组)来表示和操作数据的方法。
与向量化计算类似,矩阵化计算可以将操作应用于整个矩阵,而不需要逐个元素进行计算。
这种方式可以利用现代计算机的SIMD指令集和多核处理器的并行处理能力,进一步提高计算效率。
矩阵化计算在机器学习和深度学习中得到了广泛应用。
例如,神经网络的正向传播可以表示为矩阵乘法和激活函数的组合操作,反向传播可以表示为矩阵乘法和梯度计算的组合操作。
通过矩阵化计算,可以将神经网络的计算过程高效地实现,并利用硬件的并行处理能力加速训练过程。
三、向量化与矩阵化计算的优势向量化和矩阵化计算具有以下几个优势:1. 提高计算效率:向量化和矩阵化计算可以利用现代计算机的硬件并行处理能力,将计算任务分解为更小的单元并同时进行计算,从而提高计算效率。
2. 简化代码实现:向量化和矩阵化计算可以将复杂的计算任务简化为一行或几行代码,使代码更简洁、易于理解和维护。
3. 兼容性强:向量化和矩阵化计算可以适用于不同的硬件平台和编程语言,提供了更高的灵活性和可移植性。
4. 降低内存占用:向量化和矩阵化计算可以减少临时变量的使用,节约内存空间。
第三章 数值数组及向量化运算

含
义
产生均匀分布随机数组 产生正态分布随机数组 产生全1数组 产生全0数组 生成各种分布随机数组 在指定字符集上生成均布随机数组 产生个各种用途的测试数组/矩阵
17
山东师范大学物理与电子科学学院
3.2 数值数组的创建和访问
【例3.2-5】标准数组产生的演示。
6
山东师范大学物理与电子科学学院
3.1 数值计算的特点和地位
第 【例3.1-2】已知 f (t ) esin( t ) 三 章 (1)符号计算解法 数 值 数 组 及 向 量 化 运 算
,求 s( x ) f (t ) dt 。
0 4
syms t x ft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) ft = exp(-sin(t)) Warning: Explicit integral could not be found. > In sym.int at 58 sx = int(exp(-sin(t)),t = 0 .. 4)
第 三 章 3.2.1 一维数组的创建
就所创建的一维数组的用途而言,大致分为两类:自变量数组和 通用变量数组。
数 值 1、递增/递减一维数组的创建 这类数组的特点:数组元素值的大小按递增或递减的次序排列;数 数 组 组元素之间的“差”是“确定”的,即“等步长”的。这类数组主要用 及 作函数的自变量,for循环中循环自变量等。 向 量 (1)“冒号”生成法 x=a: inc: b 化 运 算
山东师范大学物理与电子科学学院
12
这是最简单,但又最通用的构造方法。如 a0= 数值数组的创建和访问
第 三 章 数 值 数 组 及 向 量 化 运 算
MATLAB教程2012a第3章习题解答张志涌(可编辑修改word版)

F2a=b.^A F2 =
0.99095 -0.66337 F2a =
0.5 0.125
%标量底矩阵指数的求幂 %标量底数组指数的求幂
-0.44225 0.32759
0.25 0.0625
(3)
F3a=A.^C
F3a =
1
4
3
2
%数组底数组指数的求幂
F3=A^C
%矩阵底矩阵指数的求幂运算不存在
〖解答〗
A=magic(3), B=[1,2,1;3,4,3;5,6,7]%创建阵列
A=
8
1
6
3
5
7
4
9
2
B=
1
2
1
3
4
3
5
6
7
(1)
C1amb=A*B
C1bma=B*A C1amb =
41 56 53 53 68 67 41 56 45 C1bma = 18 20 22 48 50 52 86 98 86
后根据计算结果回答以下问题:
(提示:根据对计算结果的目测回答问题)
〖目的〗 数组运算和矩阵运算的不同。 如何判断两个双精度数组是否相等。 norm 指令的应用。
〖解答〗
A=[1, 2; 3, 4],b=0.5,C=[4, 2; 1, 0.5]
A=
1
2
3
4
b=
0.5
C=
4
2
1
0.5
%创建数据
(1)
第 3 章 数值阵列及其运算
习题 3 及解答
1 在 MATLAB 中,先运行指令 A=magic(3), B=[1,2,1;3,4,3;5,6,7]
MATLAB数组运算及向量化运算

例:>> A=[1 2 3;4 5 6]
>> B=fliplr(A) 6 5 4 >> C=flipud(A) >> D=rot90(A), E=rot90(A,-1)
A=1 2 3 4 5 6 B=3 2 1 C=4 5 6 1 2 3 D=3 6 E=4 1 2 5 5 2 1 4 6 3
8
矩阵操作
参与运算的对象必须具有相同的形状! 参与运算的对象必须具有相同的形状!
14
关系运算
MATLAB提供了6种关系运算符: MATLAB提供了6种关系运算符: 提供了 小于) < (小于)、 小于或等于) <= (小于或等于)、 大于) > (大于)、 大于或等于) >= (大于或等于)、 == (等于)、 等于) 不等于) ~= (不等于)。 不难理解, 它们的 含义 不难理解,但要注意其 书写方法 与 不尽相同。 数学中的 不等式符号 不尽相同。
要求参与加减运算的矩阵具有 相同的维数
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4]
>> C=A+B; D=A-B;
矩阵的普通乘法
要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的原则 要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[2 1; 3 4];
17
建立5阶方阵 阶方阵A,判断A的元素是否能被 整除. 的元素是否能被3整除 例 建立 阶方阵 ,判断 的元素是否能被 整除 A =[24,35,13,22,63;23,39,47,80,80; ... 90,41,80,29,10;45,57,85,62,21;37,19,31,88,76] P = rem(A,3)==0 其中,rem(A,3)是矩阵 的每个元素除以3 是矩阵A 其中,rem(A,3)是矩阵A的每个元素除以3的余 数矩阵。此时, 被扩展为与A同维数的零矩阵, 数矩阵。此时,0被扩展为与A同维数的零矩阵,P 是进行等于(==)比较的结果矩阵。 (==)比较的结果矩阵 是进行等于(==)比较的结果矩阵。
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例:3.5-2关系运算例:求sin(x)/x近似极限,修补图形缺口
t=-2*pi:pi/10:2*pi; y=sin(t)./t; tt=t+(t==0)*eps; yy=sin(tt)./tt; subplot(1,2,1),plot(t,y),axis([-7,7,-0.3,1.2]) xlabel('t'),ylabel('y'),title('残缺图形') subplot(1,2,2),plot(tt,yy),axis([-7,7,-0.3,1.2]) xlabel('tt'),ylabel('yy'),title('完整图形')
对m行、n列的2维数组a: 计为m×n的数组a; 行标识、列标识均从1开始; 行标识从上到下递增; 列标识从左到右递增。 a=
1
2
3
4
5
2 22 23 24 25 3 32 33 34 35 4 42 43 44 45 a(3, 4)=34
§1 数值数组
1. 一维数组的创建和寻访 创建:(1)逐个元素输入法 >> x= [2 pi/2 sqrt(3) 3+5i] (2)冒号生成法( x = a:inc:b ) >> x = 1:2:10; y = 1:100; z=100:-3:1; (3)线性(或对数)定点法 x = linspace(a,b,n) (等差) 同x = a: (b-a)/(n-1): b x = logspace(a,b,n) (等比) %n为数组长度 例:>>x=linspace(1,7,5) 访问: x(3), x([1,3 5]), x(1:3), x(4:end), x(find(x>4)) (4) 函数生成法例: >>ones(1,6)
X1=A.*L
等价于X=A(find(L))
数组操作技法综合 变维 a=[1:12];b=reshape(a,3,4),c=zeros(3,4); c(:)=a(:) 变向 rot90(c):逆时针旋转90度; fliplr:左右翻; flipud:上下翻 抽取 diag(c) :抽取主对角线元素成列向量; diag(diag( c)):抽取主对角线元素成对角阵 tril(rand(4),-1): 抽取主下三角; triu:抽取主上三角 扩展 A=reshape(1:4,2,2),A(3,3)=5,A(:,4)=6 B=[A,A] %等价于B=A(:,[1:4,1:4]) , B=repmat(A,1,2) C=[A;A] %等价于 C=A([1:3,1:3],:), C=repmat(A,2,1) D=[A'和简单操作 (1)创建串数组,并将其中小写字母转为大写
a='This is an example.' ascii_a=double(a) w=find(a>='a'&a<='z') ascii_a(w)=ascii_a(w)-32 char(ascii_a), size(ans)
胞元 cell
构架 structure
双精度 double
单精度 single
整数类 int * uint *
标识和寻访:
(1)“全下标”标识 A(1,1),A(1, : ) (2)“单下标”标识 A(3), A( : )
注意数组元素内存按列排放
sub2ind 全下标换单下标 例: % a(2,3)换为单下标 sub2ind(size(a),2,3) ind2sub 单下标换全下标 例: %3*3单下标阵中取2,3,5号元素换为双下标
A’ A+B,A-B A+s,A-s s*A s/A, A\s A*B
共轭转置
aij±bij aij±s s*aij s/aij, aij\s [aij]m*l *[bij]l*n
aij/bij, bij\aij A/B, B\A aijn saij, 得A大小阵 aij^bij
#为关系运算符
B右/左除A,结果不同 A为方阵,自乘n次
(2)由小串构成长串 A='这是算例。' ; ab=[A(1:4), 'A.1-2',A(5)] %ab = %这是算例A.1-2。
§3 胞元数组(附录A.2)
1. 定义 胞元数组的基本组分是胞元,胞元在数组中以下 标区分,每个胞元类型、大小可以不同。 2. 胞元标识寻访和内容编址寻访的不同
胞元数组的胞元和胞元里内容是不同范畴的东西, 因而寻访是不同的。
§2 字符串数组(附录A.1)
1. 字符标量
b='S', class(b), size(b)
2. 字符串数组的属性和标识
定义:a= 'This is an example.'
大小:size(a)
标识:取子串 a(1:4)
字符串倒排 a(end:-1:1) 取串数组的ASCII码数组 double(a) % 84 104 105 115 32 105 115 32 97 110 32 101 120 97 109 112 108 101 46 取ASCII码数组的串数组 char(ans)
u r i
4. 关系和逻辑操作
约定: 关系和逻辑操作中非0为真(1),0为假(0) ;
关系和逻辑运算输出由0和1组成的逻辑数组; 逻辑数组是一种特殊的数值数组,可用于数组 寻访。 关系操作 符 < <= > >= == ~= 表3.5-1 关系操作符 意义 逻辑操作符 小于 小于或等于 大于 大于或等于 等于 不等于 & | ~ xor 意义 与、和 或 非 与非
尽可能多采用向量化编程, 即使用矩阵运算替代标量 的循环运算
例3.2-3:欧姆定律求解电阻平均值:
clear V=[0.89,1.2,3.09,4.27,3.62,7.71,8.99,7.92,9.7,10.41]; I=[0.02,0.04,0.1,0.145,0.11,0.258,0.299,0.257,0.308,0.345] (1)非向量化编程 (2)向量化编程 L=length(V); rL=V./I sr=0; r2=mean(rL) for k=1:L %r2 = r1(k)=V(k)/I(k); % 32.0193 sr=sr+r1(k); end r1=sr/L %r1 = % 32.0193
3.数组运算和矩阵运算指令(表3.2-4,3.2-5)
数组运算 矩阵运算
A.’ A+B,A-B A+s,A-s s.*A s./A, A.\s A.*B A./B, B.\A A.^n s.^A A.^B A#B
非共轭转置
aij±bij aij±s s*aij s/aij, aij\s aij*bij
>>LR=isnan( R ) >>[ri,ci]= find(LR) %结果第2行3列,第1行5列元素为NaN
例:“空”数组算例 >>a=[], b=ones(2,0), c=zeros(4,0,2) a = [] b = Empty matrix: 2-by-0 c = Empty array: 4-by-0-by-2 >>class(a),isnumeric(a),isempty(a),which a,size(a) ans = double ans = 1 ans = 1 a is a variable. ans = 0 0 >>reshape(-4:5,2,5), ans(:,[2,4])=[] ans = -4 -2 0 2 4 -3 -1 1 3 5 ans = -4 0 4 -3 1 5
(1)胞元标识 A(1,4),寻访胞元元素 (2)胞元内容编址 A{1,4},寻访胞元元素内容
3. 胞元数组操作
B=cell(2) %创建2*2空胞元数组 Cstr=char(‘这是胞元数组创建算例 1’); R=reshape(1:9,3,3); Cn=[1+2i]; syms t; Ssym= 'sin(-3*t)*exp(-t)'; (1) 创建 B{1,1}=Cstr; B{1,2}=R; B{2,1}=Cn; B{2,2}=Ssym; (2)胞元的援引 b=B(1,2) ,class(b) %cell型 (3)胞元内容的援引 b=B{1,2},class(b) %double型
例:“非数”数组算例 >>a=0/0, b=0*log(0), c=inf - inf a = NaN
0 % , , 0 , 0
b = NaN
c = NaN >>class(a),isnan(a) ans = double ans = 1
>>R=rand(2,5);R(1,5)=NaN;R(2,3)=NaN;
A^n s^A
A为方阵,sA
例:数组与矩阵乘法
ab —— a,b两数组必须有相同的行和列,相应元
素相乘。
a*b —— 满足a矩阵的列数与b矩阵行数相等,矩阵 乘法 a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; b=[2 4 6;1 3 5;7 9 10]; a.*b a*b ans = ans = 2 8 18 25 37 46 4 15 30 55 85 109 49 72 90 85 133 172
(2)直接对域赋值产生构架数组
G(2).name='六号房‘ G(1).name.a=[1 2 3;3:5]
G
%访问构架结构
G(1) %显示元素构架结构:域;是否有子域
G(2).name %访问name域中内容
本章小结 基本数据类型
数据类型 Data Type 数值 numeric 字符串 char 符号 sym