MATLAB简明实用教程

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matlab实用教程郑阿奇,MATLAB实用教程(第2版)[郑阿奇主编][电子教案]

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matlab实⽤教程郑阿奇,MATLAB实⽤教程(第2版)[郑阿奇主编][电⼦教案]MATLAB实⽤教程(第2版)[郑阿奇主编][电⼦教案]MATLAB 实⽤教程第3章 MATLAB符号计算 Using Symbolic Math Toolbox3.1 符号表达式的建⽴ 3.2符号表达式的代数运算 3.3符号表达式的操作和转换 3.4 符号极限、微积分和级数求和 3.5 符号积分变换 3.6符号⽅程的求解 MATLAB 实⽤教程MATLAB具有符号数学⼯具箱(Symbolic Math Toolbox) 。

符号计算是可以对未赋值的符号对象(可以是 常数、变量、表达式)进⾏运算和处理。

与数值运算的区别: 数值运算中必须先对变量赋值,然后才能参 与运算。

符号运算⽆须事先对独⽴变量赋值,运算结 果以标准的符号形式表达。

MATLAB 实⽤教程符号运算的功能符号线性代数(linear algebra) 因式分解、展开和简化(simplification and substitution) 符号代数⽅程求解(solving equations) 符号微积分(Calculus)符号微分⽅程MATLAB 实⽤教程3.1 符号表达式的建⽴3.1.1 创建符号常量符号常量是不含变量的符号表达式。

sym(常量) %创建符号常量 sym(常量,参数) %按某种格式转换为符号常量 说明:参数可以选择为d、f、e或r 四种 格式,也可省略。

EX: a=sym(sin(2) a=sym(sin(2),r)MATLAB 实⽤教程3.1.2 创建符号变量和表达式(Creating Symbolic Variables and Expression)1. 使⽤sym命令创建符号变量和表达式 sym(变量,参数) %把变量定义为符号对 象2.使⽤syms命令创建符号变量和符号表达式 syms(arg1, arg2, ,参 数) syms arg1 arg2 ,参数 MATLAB 实⽤教程例如: f1=sym(a*x2+b*x+c) %创建表达式syms a b c x %创建变量 f2=a*x2+b*x+c %创建表达式 syms(a,b,c,x) f3=a*x2+b*x+c 符号表达式()中的参数⼀定要⽤ 单引 号括起来。

MATLAB实用中文手册

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1.1.2 MATLAB 功能和特点
1.功能强大 (1) 运算功能强大 MATLAB 的数值运算要素不是单个数据,而是矩阵,每个元素都可看作复数,运
算包括加、减、乘、除、函数运算等;
1
通过 MATLAB 的符号工具箱,可以解决在数学、应用科学和工程计算领域中常常 遇到的符号计算问题。
(2) 功能丰富的工具箱 大量针对各专业应用的工具箱的提供,使 MATLAB 适用于不同领域。
则以科学计数法显示结果。
显示格式设置:选择菜单“File”→“ Preferences”,则会出现参数设置对话框,
如图 1.10 所示;
图 1.10 参数设置对话框
直接在命令窗口中输入 “format” 命令来进行数值显示格式的设置。
format 格式描述
表 1.6 数据显示的 Format 格式
线性、连续或离散的系统,通过 Simulink 能够仿真并分析该系统。
1.2 MATLAB 6.5 环境设置
MATLAB6.5 版 的 界 面 更 加 方 便 , 运 行 界 面 称 为 MATLAB 操 作 界 面 (MATLAB Desktop),默认的操作界面如图 1.1 所示。
MATLAB 的操作界面是一个高度集成的工作界面,它的通用操作界面包括九个常用的 窗口,另外,MATLAB6.5 版还增加了“Start”开始按钮。

MATLAB的机器学习工具箱使用教程

MATLAB的机器学习工具箱使用教程

MATLAB的机器学习工具箱使用教程机器学习是当今科技领域的热门话题,它的应用范围广泛,从自动驾驶到语音识别,无所不在。

而MATLAB作为一款功能强大的数学软件,其机器学习工具箱提供了丰富的函数和算法,可以帮助用户快速构建和训练机器学习模型。

本文将为大家介绍MATLAB的机器学习工具箱的使用方法和一些实用技巧。

一、数据准备在使用MATLAB的机器学习工具箱之前,首先需要准备好数据集。

数据集是机器学习模型的基础,它包含了训练样本和对应的标签。

在MATLAB中,可以使用csvread()函数读取CSV格式的数据文件,并将其转换为矩阵形式。

例如,假设我们有一个名为data.csv的数据文件,其中包含了1000个样本和10个特征,可以使用以下代码读取数据:```matlabdata = csvread('data.csv');```读取数据后,可以使用size()函数查看数据的维度,以确保数据读取正确。

同时,还可以使用plot()函数绘制数据的分布情况,以便更好地了解数据的特征。

二、数据预处理在构建机器学习模型之前,通常需要对数据进行预处理,以提高模型的性能和稳定性。

常见的数据预处理方法包括特征缩放、特征选择、数据平衡等。

特征缩放是指将数据的特征值缩放到相同的尺度范围内,以避免某些特征对模型的影响过大。

MATLAB提供了scale()函数可以实现特征缩放。

例如,可以使用以下代码对数据进行特征缩放:```matlabscaled_data = scale(data);```特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性的特征,以减少模型的复杂度和计算开销。

MATLAB提供了featureSelection()函数可以实现特征选择。

例如,可以使用以下代码对数据进行特征选择:```matlabselected_data = featureSelection(data);```数据平衡是指通过增加或减少样本数量,使得不同类别的样本数量相等,以避免模型对某些类别的偏见。

MATLAB经典教程(全)PPT课件

MATLAB经典教程(全)PPT课件
由Cleve Moler和John Little于1980 年代初期开发,用于解决线性代数课 程的数值计算问题。
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具,逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件,广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分,如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数,以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素,如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律,但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵,若存在一矩阵B,使得 AB=BA=I(I为单位矩阵),则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件, 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式,以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术,为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02

Matlab详细学习讲义

Matlab详细学习讲义

Matlab详细学习讲义《MA TLAB软件应⽤》讲义[第2 / 16次课]第1章基础准备及⼊门⼀点名⼆作业讲评三复习提问MATLAB界⾯由⼏⼤组件组成?MATLAB的搜索路径主要有什么应⽤途径?四上机练习内容启动MATLAB。

在D盘根⽬录下,以“学号_姓名”的格式创建⽂件夹,并在Matlab中将该⽬录设置为Current Folder。

(利⽤MA TLAB Toolbar 中Current Folder组合框后的按钮)。

以下为本章教学必须掌握的知识点。

在MA TLAB的Command Window中练习以下代码,并观察系统输出,并逐⾏进⾏注释。

本次课结束后将代码⽂件上传。

在MA TLAB程序界⾯中进⾏以下操作:1 上机实习内容提⽰及要求启动MATLAB后,依次练习MA TLAB的菜单项、⼯具栏和Command Window、Current Folder、Command History、Workspace等主要组件的基本功能,按指定内容在MA TLAB程序界⾯下进⾏操作练习。

2 上机实习内容在MATLAB程序界⾯中进⾏以下操作:1) Command Window指令窗⼝在集成窗体和独⽴窗体之间切换(Undock/Dock按钮)2) 在Command Window中运⾏以下指令,掌握换⾏符(...)的使⽤>> (12+2*(7-4))/3^2>> S=1-1/2+1/3-1/4+1/5-1/6+1/7-1/8>> S=1-1/2+1/3-1/4+…+1/5-1/6+1/7-1/83)在Command Window中分别输⼊以下数值,并按回车,观察MA TLAB的输出(数值如3, -99, 0.001, 9.456, 1.3e-3, 4.5e33, eps, 等)4)以下实例涉及变量的定义规则,在Command Window中分别输⼊并按回车,观察MA TLAB的输出结果.输出结果为错误提⽰时,分析出现错误的原因.>> xyz_4=32.75>> var1=3.09e-5*1028>> 4xyz=32.75>> 4*xyz=198.28>>4,xyz=198.285) 在Command Window中输⼊下列数学常数,并按回车:eps, i, j, Inf, inf, intmax, NaN, nan, pi, realmax, realmin,观察并分析系统的输出。

Matlab实用教程WORD版本

Matlab实用教程WORD版本

MATLAB简介1.MATLAB的概况MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)之意。

除具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能。

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多.当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类.开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包.2.MATLAB产生的历史背景在70年代中期,Cleve Moler博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK和LINPACK的FORTRAN子程序库.EISPACK是特征值求解的FOETRAN程序库,LINPACK是解线性方程的程序库.在当时,这两个程序库代表矩阵运算的最高水平.到70年代后期,身为美国New Mexico大学计算机系系主任的Cleve Moler,在给学生讲授线性代数课程时,想教学生使用EISPACK和LINPACK程序库,但他发现学生用FORTRAN 编写接口程序很费时间,于是他开始自己动手,利用业余时间为学生编写EISPACK和LINPACK的接口程序.Cleve Moler给这个接口程序取名为MATLAB,该名为矩阵(matrix)和实验室(labotatory)两个英文单词的前三个字母的组合.在以后的数年里,MATLAB在多所大学里作为教学辅助软件使用,并作为面向大众的免费软件广为流传.1983年春天,Cleve Moler到Standford大学讲学,MATLAB深深地吸引了工程师John Little.John Little敏锐地觉察到MATLAB在工程领域的广阔前景.同年,他和Cleve Moler,Steve Bangert一起,用C语言开发了第二代专业版.这一代的MATLAB语言同时具备了数值计算和数据图示化的功能.1984年,Cleve Moler和John Little成立了Math Works公司,正式把MATLAB推向市场,并继续进行MATLAB的研究和开发.在当今30多个数学类科技应用软件中,就软件数学处理的原始内核而言,可分为两大类.一类是数值计算型软件,如MATLAB,Xmath,Gauss等,这类软件长于数值计算,对处理大批数据效率高;另一类是数学分析型软件,Mathematica,Maple等,这类软件以符号计算见长,能给出解析解和任意精确解,其缺点是处理大量数据时效率较低.MathWorks公司顺应多功能需求之潮流,在其卓越数值计算和图示能力的基础上,又率先在专业水平上开拓了其符号计算,文字处理,可视化建模和实时控制能力,开发了适合多学科,多部门要求的新一代科技应用软件MATLAB.经过多年的国际竞争,MATLAB以经占据了数值软件市场的主导地位.在MATLAB进入市场前,国际上的许多软件包都是直接以FORTRANC语言等编程语言开发的。

matlab教程完整版完整版x

matlab教程完整版完整版x一、教学内容1. MATLAB简介:介绍MATLAB的发展历程、特点和应用领域。

2. MATLAB基本操作:包括数据的输入输出、矩阵的创建和操作、数学函数的使用等。

3. MATLAB编程:包括变量的声明和使用、循环和条件语句、函数的定义和调用等。

4. MATLAB绘图:包括绘制二维和三维图形、图形的编辑和修饰等。

5. MATLAB仿真:介绍MATLAB仿真工具箱的使用,包括控制系统仿真、信号处理仿真等。

二、教学目标1. 了解MATLAB的发展历程、特点和应用领域。

2. 掌握MATLAB的基本操作,包括数据的输入输出、矩阵的创建和操作、数学函数的使用等。

3. 学会MATLAB编程,包括变量的声明和使用、循环和条件语句、函数的定义和调用等。

4. 能够使用MATLAB进行绘图,包括绘制二维和三维图形、图形的编辑和修饰等。

5. 掌握MATLAB仿真工具箱的使用,进行控制系统仿真和信号处理仿真。

三、教学难点与重点1. 教学难点:MATLAB编程中的循环和条件语句的使用,MATLAB绘图的技巧,MATLAB仿真工具箱的应用。

2. 教学重点:MATLAB的基本操作,包括数据的输入输出、矩阵的创建和操作、数学函数的使用等。

四、教具与学具准备1. 教具:计算机、投影仪、黑板、粉笔。

2. 学具:学生电脑、MATLAB软件、教材、笔记纸。

五、教学过程1. 实践情景引入:通过一个简单的数学计算问题,引导学生思考如何使用MATLAB来解决这些问题。

2. 教材讲解:讲解MATLAB的基本操作,包括数据的输入输出、矩阵的创建和操作、数学函数的使用等。

3. 例题讲解:通过具体的例题,讲解MATLAB编程的思路和方法,包括变量的声明和使用、循环和条件语句的使用等。

4. 随堂练习:让学生通过实际操作,练习MATLAB的基本操作和编程。

5. 绘图技巧讲解:讲解MATLAB绘图的基本方法和技巧,包括绘制二维和三维图形、图形的编辑和修饰等。

MATLAB基础知识和操作指南

MATLAB基础知识和操作指南第一章:MATLAB简介及基本操作1.1 MATLAB的定义和特点MATLAB是一种用于数值计算与数据可视化的高级计算机语言和环境。

它的特点有易用性、高效性、完备的数学函数库以及强大的图形处理能力。

1.2 MATLAB的安装与启动详细介绍MATLAB的安装步骤,并指导如何启动MATLAB。

1.3 MATLAB的基本界面介绍MATLAB的主要界面元素,包括命令窗口、编辑窗口、工作区、命令历史窗口等。

1.4 MATLAB的基本操作讲解MATLAB的基本操作,包括变量定义、矩阵创建、函数调用、数据可视化等。

第二章:MATLAB语言基础2.1 MATLAB的数据类型介绍MATLAB的常见数据类型,包括数值类型(整型、浮点型)、逻辑类型、字符类型等。

2.2 MATLAB的运算符和表达式详细介绍MATLAB中的运算符,包括算术运算符、逻辑运算符、关系运算符等,并解释运算符的优先级。

2.3 MATLAB的控制流程讲解MATLAB中的条件语句(if-else语句、switch语句)、循环语句(for循环、while循环)以及函数的定义与调用。

第三章:MATLAB的向量和矩阵操作3.1 MATLAB中的向量操作介绍创建、访问、修改和操作向量的相关函数,如创建等差数列、向量的元素访问与赋值、向量的拼接和切片等。

3.2 MATLAB中的矩阵操作详细介绍创建矩阵的方法,包括zeros、ones、eye等函数,讲解矩阵的运算、转置和逆矩阵的求解等。

3.3 MATLAB中的线性代数运算讲解MATLAB中处理线性代数问题的函数,如矩阵乘法、特征值与特征向量的计算、矩阵的奇异值分解等。

第四章:MATLAB的数据处理和可视化4.1 数据处理基础介绍MATLAB中常用的数据处理函数,包括数据导入与导出、数据清洗与重塑、数据筛选与转换、数据分组与聚合等。

4.2 数据可视化基础详细讲解MATLAB中的数据可视化函数,包括绘制二维图形(直线图、散点图、柱状图)、绘制三维图形(曲面图、散点云图)以及图形的装饰(标题、坐标轴、图例)等。

Matlab 7使用

Matlab7.0 使用手册(数值计算) 代号 模块 层次 9-06A 计算机辅助设计 基础型
Matlab 7.0 使用说明
) (数值计算部分 (数值计算部分)
华中科技大学国家机械基础课程教学基地 2009 年 10 月
I
Matla.................................................................................................................................... 1 §1.Matlab 的使用.....................................................................................................................................1 1-1.直接输入命令........................................................................................................................... 1 1-2.用 M 文件开发程序.................................................................................................................. 1 §2.M 文件程序的主要语句和主要函数............................................................................................. 2 2-1.Matlab 的数字特征................................................................................................................... 2 2-2.主要语句....................................................................................................................................3 2-3.常用函数....................................................................................................................................4 2-4.几个常用的命令....................................................................................................................... 5 §3.矩阵的有关计算.............................................................................................................................. 5 3-1.矩阵的输入............................................................................................................................... 5 3-2.矩阵/向量的运算...................................................................................................................... 6 3-3.矩阵的范数............................................................................................................................... 6 3-4.向量的范数............................................................................................................................... 7 3-5.矩阵的条件数........................................................................................................................... 7 3-6.矩阵的特征值和特征向量....................................................................................................... 8 §4.Matlab 绘图........................................................................................................................................9 4-1.绘图的基本命令....................................................................................................................... 9 4-2.图形的交互编辑.................................................................................................................... 11 第二部分 数值计算................................................................................................................................ 12 §1.方程求根........................................................................................................................................ 12 1-1.牛顿迭代法............................................................................................................................. 12 1-2.图解法确定迭代的初始点....................................................................................................13 §2.线性方程组.................................................................................................................................... 13 2-1.迭代法的收敛性..................................................................................................................... 13 2-2.线性方程组的病态问题......................................................................................................... 14 2-3.求解线性方程组..................................................................................................................... 15 §3.插值和拟合..................................................................................................................................... 16 grange 插值........................................................................................................................ 16 3-2.代数多项式插值..................................................................................................................... 17 3-3.插值误差................................................................................................................................ 17 3-4.分段线性插值......................................................................................................................... 18 3-5.数据的曲线拟合..................................................................................................................... 18 §4.数值积分........................................................................................................................................ 20 4-1.复合梯形求积公式................................................................................................................. 20 4-2.复合 Simpson 求积公式......................................................................................................... 20 §5.常微分方程的数值解法................................................................................................................ 21 5-1.Euler 方法................................................................................................................................ 21 5-2.改进的 Euler 方法................................................................................................................... 23 5-3.四阶龙格-库塔方法................................................................................................................ 24

Matlab基本使用方法详解

Matlab基本使用方法详解Matlab(Matrix Laboratory)是一种面向数值计算和编程的高级语言和环境,由MathWorks公司开发。

它在科学、工程以及其他领域广泛应用,可以进行各种数值计算、数据分析、绘图以及编写复杂的算法等。

本文将详细介绍Matlab的基本使用方法,帮助初学者快速上手。

一、Matlab基础知识在开始之前,我们先了解一些Matlab的基础知识。

Matlab的代码文件以.m为后缀名,并通过Matlab编译器执行。

它是一种解释性的语言,每一行代码都可以立即执行。

Matlab提供了丰富的数学函数和工具箱,可以简化复杂的数值计算。

同时,Matlab还具备强大的矩阵运算能力,使得处理矩阵和向量的运算更加高效。

二、Matlab环境和命令行窗口当我们打开Matlab时,会出现一个包含命令行窗口的集成开发环境界面。

命令行窗口是一个交互式的界面,可以直接输入和执行Matlab命令。

我们可以在命令行窗口中进行简单的计算,例如输入"2+2"并按回车键执行,Matlab将返回计算结果"4"。

此外,通过命令行窗口,我们还可以执行脚本文件、调试代码、查看变量等。

三、基本操作和数据类型1. 变量的定义和赋值在Matlab中,使用等号(=)将数值或表达式赋值给一个变量。

例如,"x = 5"将5赋值给变量x。

同时,Matlab还支持复数、字符串、矩阵等多种数据类型。

2. 数组和矩阵Matlab中的数组和矩阵是最基本的数据结构。

数组中的元素可以是数值、字符串、逻辑值等。

矩阵是一个二维数组,可以进行各种线性代数运算。

创建矩阵可以使用方括号([])和分号(;)对元素进行分隔。

例如,"A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]"创建了一个3x3的矩阵A。

3. 访问矩阵元素可以使用下标访问矩阵中的元素。

在Matlab中,下标从1开始。

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MATLAB入门教程 1.MATLAB的基本知识 1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之后,并按入Enter键即可。例如:

>> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算后的答案(Answer)并显示其数值于萤幕上。

小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统下,由于编码方式不同,此提示符号常会消失不见,但这并不会影响到MATLAB的运算结果。

我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x: x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42 此时MATLAB会直接显示x的值。由上例可知,MATLAB认识所有一般常用到的加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)的数学运算符号,以及幂次运算(^)。

小提示: MATLAB将所有变数均存成double的形式,所以不需经过变数宣告(Variable declaration)。MATLAB同时也会自动进行记忆体的使用和回收,而不必像C语言,必须由使用者一一指定.这些功能使的MATLAB易学易用,使用者可专心致力于撰写程序,而不必被软体枝节问题所干扰。

若不想让MATLAB每次都显示运算结果,只需在运算式最后加上分号(;)即可,如下例:

y = sin(10)*exp(-0.3*4^2); 若要显示变数y的值,直接键入y即可: >>y y =-0.0045 在上例中,sin是正弦函数,exp是指数函数,这些都是MATLAB常用到的数学函数。

下表即为MATLAB常用的基本数学函数及三角函数: 小整理:MATLAB常用的基本数学函数 abs(x):纯量的绝对值或向量的长度 angle(z):复 数z的相角(Phase angle) sqrt(x):开平方 real(z):复数z的实部 imag(z):复数z的虚 部 conj(z):复数z的共轭复数 round(x):四舍五入至最近整数 fix(x):无论正负,舍去小数至最近整数 floor(x):地板函数,即舍去正小数至最近整数 ceil(x):天花板函数,即加入正小数至最近整数 rat(x):将实数x化为分数表示 rats(x):将实数x化为多项分数展开 sign(x):符号函数 (Signum function)。 当x<0时,sign(x)=-1; 当x=0时,sign(x)=0; 当x>0时,sign(x)=1。 > 小整理:MATLAB常用的三角函数 sin(x):正弦函数 cos(x):馀弦函数 tan(x):正切函数 asin(x):反正弦函数 acos(x):反馀弦函数 atan(x):反正切函数 atan2(x,y):四象限的反正切函数 sinh(x):超越正弦函数 cosh(x):超越馀弦函数 tanh(x):超越正切函数 asinh(x):反超越正弦函数 acosh(x):反超越馀弦函数 atanh(x):反超越正切函数 变数也可用来存放向量或矩阵,并进行各种运算,如下例的列向量(Row vector)运算:

x = [1 3 5 2]; y = 2*x+1 y = 3 7 11 5 小提示:变数命名的规则 1.第一个字母必须是英文字母 2.字母间不可留空格 3.最多只能有19个字母,MATLAB会忽略多馀字母

我们可以随意更改、增加或删除向量的元素: y(3) = 2 % 更改第三个元素 y =3 7 2 5 y(6) = 10 % 加入第六个元素 y = 3 7 2 5 0 10 y(4) = [] % 删除第四个元素, y = 3 7 2 0 10 在上例中,MATLAB会忽略所有在百分比符号(%)之后的文字,因此百分比之后的文字均可视为程序的注解(Comments)。MATLAB亦可取出向量的一个元素或一部份来做运算:

x(2)*3+y(4) % 取出x的第二个元素和y的第四个元素来做运算 ans = 9 y(2:4)-1 % 取出y的第二至第四个元素来做运算 ans = 6 1 -1 在上例中,2:4代表一个由2、3、4组成的向量

若对MATLAB函数用法有疑问,可随时使用help来寻求线上支持(on-line help):help linspace

小整理:MATLAB的查询命令 help:用来查询已知命令的用法。例如已知inv是用来计算反矩阵,键入help inv即可得知有关inv命令的用法。(键入help help则显示help的用法,请试看看!) lookfor:用来寻找未知的命令。例如要寻找计算反矩阵的命令,可键入 lookfor inverse,MATLAB即会列出所有和关键字inverse相关的指令。找到所需的命令后 ,即可用help进一步找出其用法。(lookfor事实上是对所有在搜寻路径下的M档案进行关键字对第一注解行的比对,详见后叙。)

将列向量转置(Transpose)后,即可得到行向量(Column vector): z = x' z = 4.0000 5.2000 6.4000 7.6000 8.8000 10.0000 不论是行向量或列向量,我们均可用相同的函数找出其元素个数、最大值、最小值等: length(z) % z的元素个数 ans = 6 max(z) % z的最大值 ans = 10 min(z) % z的最小值 ans = 4 小整理:适用于向量的常用函数有: min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting) length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度 sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和 cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内 积 cross(x, y): 向量x和y的外积 (大部份的向量函数也可适用于矩阵,详见下述。)

若要输入矩阵,则必须在每一列结尾加上分号(;),如下例: A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]; A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 同样地,我们可以对矩阵进行各种处理: A(2,3) = 5 % 改变位于第二列,第三行的元素值 A = 1 2 3 4 5 6 5 8 9 10 11 12 B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵B B = 5 6 5 A = [A B'] % 将B转置后以行向量并入A A = 1 2 3 4 5 5 6 5 8 6 9 10 11 12 5 A(:, 2) = [] % 删除第二行(:代表所有列) A = 1 3 4 5 5 5 8 6 9 11 12 5 A = [A; 4 3 2 1] % 加入第四列 A = 1 3 4 5 5 5 8 6 9 11 12 5 4 3 2 1 A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列(:代表所有行) A = 5 5 8 6 9 11 12 5 这几种矩阵处理的方式可以相互叠代运用,产生各种意想不到的效果,就看各位的巧思和创意。

小提示:在MATLAB的内部资料结构中,每一个矩阵都是一个以行为主(Column-oriented )的阵列(Array)因此对于矩阵元素的存取,我们可用一维或二维的索引(Index)来寻址。举例来说,在上述矩阵A中,位于第二列、第三行的元素可写为A(2,3) (二维索引)或A(6)(一维索引,即将所有直行进行堆叠后的第六个元素)。

此外,若要重新安排矩阵的形状,可用reshape命令: B = reshape(A, 4, 2) % 4是新矩阵的列数,2是新矩阵的行数 B = 5 8 9 12 5 6 11 5 小提示: A(:)就是将矩阵A每一列堆叠起来,成为一个行向量,而这也是MATLAB变数的内部储存方式。以前例而言,reshape(A, 8, 1)和A(:)同样都会产生一个8x1的矩阵。

MATLAB可在同时执行数个命令,只要以逗号或分号将命令隔开: x = sin(pi/3); y = x^2; z = y*10, z = 7.5000 若一个数学运算是太长,可用三个句点将其延伸到下一行: z = 10*sin(pi/3)* ... sin(pi/3); 若要检视现存于工作空间(Workspace)的变数,可键入who: who Your variables are: testfile x 这些是由使用者定义的变数。若要知道这些变数的详细资料,可键入: whos Name Size Bytes Class A 2x4 64 double array B 4x2 64 double array ans 1x1 8 double array x 1x1 8 double array y 1x1 8 double array z 1x1 8 double array Grand total is 20 elements using 160 bytes 使用clear可以删除工作空间的变数:

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