自定义MATLAB函数提高代码重用性与可读性

function [output1, output2] = functionName(input1, input2)
    % 函数说明
    % 输入参数:
    %   input1 - 描述输入1
    %   input2 - 描述输入2
    % 输出参数:
    %   output1 - 描述输出1
    %   output2 - 描述输出2

    % 函数主体
    output1 = input1 + input2; % 示例操作
    output2 = input1 * input2; % 示例操作
end

function [transposeMatrix, inverseMatrix] = matrixOperations(inputMatrix)
    % matrixOperations 计算给定矩阵的转置和逆
    % 输入参数:
    %   inputMatrix - 输入矩阵
    % 输出参数:
    %   transposeMatrix - 转置矩阵
    %   inverseMatrix - 逆矩阵

    % 检查输入矩阵是否方阵
    [rows, cols] = size(inputMatrix);
    if rows ~= cols
        error('输入矩阵必须为方阵。');
    end

    % 计算转置和逆
    transposeMatrix = inputMatrix.'; % 转置
    inverseMatrix = inv(inputMatrix); % 逆

    % 打印结果
    fprintf('转置矩阵:\n');
    disp(transposeMatrix);
    fprintf('逆矩阵:\n');
    disp(inverseMatrix);
end

% 创建一个示例矩阵
A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
% 调用自定义函数
[transA, invA] = matrixOperations(A);

function [cleanedData, normalizedData] = cleanData(rawData)
    % cleanData 处理原始数据，去除缺失值并归一化
    % 输入参数:
    %   rawData - 原始数据矩阵
    % 输出参数:
    %   cleanedData - 去除缺失值后的数据
    %   normalizedData - 归一化后的数据

    % 去除缺失值
    cleanedData = rawData(~any(isnan(rawData), 2), :);

    % 归一化处理
    minVal = min(cleanedData, [], 1);
    maxVal = max(cleanedData, [], 1);
    normalizedData = (cleanedData - minVal) ./ (maxVal - minVal);

    % 打印结果
    fprintf('清理后的数据:\n');
    disp(cleanedData);
    fprintf('归一化后的数据:\n');
    disp(normalizedData);
end

% 示例原始数据，包含缺失值
data = [1, 2, NaN; 4, 5, 6; NaN, 8, 9; 10, 11, 12];
% 调用自定义函数
[cleaned, normalized] = cleanData(data);

function plotData(x, y, plotType)
    % plotData 绘制指定类型的图形
    % 输入参数:
    %   x - x轴数据
    %   y - y轴数据
    %   plotType - 图形类型 ('line', 'scatter', 'bar')

    figure;
    switch plotType
        case 'line'
            plot(x, y, 'LineWidth', 2);
            title('线性图');
        case 'scatter'
            scatter(x, y, 'filled');
            title('散点图');
        case 'bar'
            bar(x, y);
            title('条形图');
        otherwise
            error('未知的图形类型。请使用 "line", "scatter" 或 "bar"。');
    end

    xlabel('X轴');
    ylabel('Y轴');
    grid on;
end

% 示例数据
x = 1:10;
y = rand(1, 10) * 10;

% 绘制线性图
plotData(x, y, 'line');

% 绘制散点图
plotData(x, y, 'scatter');

% 绘制条形图
plotData(x, y, 'bar');

dotProduct = dot(vector1, vector2);

classdef TestMatrixOperations < matlab.unittest.TestCase
    methods(Test)
        function testTranspose(testCase)
            inputMatrix = [1, 2; 3, 4];
            [transA, ~] = matrixOperations(inputMatrix);
            expectedTranspose = [1, 3; 2, 4];
            testCase.verifyEqual(transA, expectedTranspose);
        end
        
        function testInverse(testCase)
            inputMatrix = [1, 2; 3, 4];
            [~, invA] = matrixOperations(inputMatrix);
            expectedInverse = [-2, 1; 1.5, -0.5];
            testCase.verifyEqual(invA, expectedInverse, 'AbsTol', 1e-10);
        end
    end
end

try
    % 尝试执行可能导致错误的操作
    inverseMatrix = inv(inputMatrix);
catch ME
    error('矩阵求逆失败：%s', ME.message);
end

fprintf('当前处理的矩阵大小为: %d x %d\n', size(inputMatrix));