在Matlab中,可以使用索引操作符来获得矩阵中除第一个元素以外的所有元素。具体操作如下:
需要注意的是,索引操作符中的2:end表示从第二个元素到最后一个元素的范围。如果矩阵A只有一个元素,那么返回的结果将为空。
2:end
关于Matlab的更多用法和功能,可以参考腾讯云提供的Matlab产品介绍页面: 腾讯云Matlab产品介绍
matlab矩阵的创建方式有如下几种:直接输入、读取外部数据、内置函数、M文件编程
在MATLAB中,有一个非常有用的函数 reshape,它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵,但保留其原始数据。给出一个由二维数组表示的矩阵,以及两个正整数r和c,分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的,则输出新的重塑矩阵;否则,输出原始矩阵。 具体题目链接
确定数组a的第i个元素是否不等于0。如果不等于0,则结果为true,否则为false。
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子;)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
功能区:提供三个选项卡(主页,绘图,应用程序),各自有不同的工具可供使用;快速访问工具栏:包含一些常用按钮;当前文件夹工具栏:用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
元胞数组定义 : 使用 cell 定义元胞数组 , 其中的两个参数分别是行数和列数 ;
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
matlab中的向量是只有一行元素的数组,向量中的单个项通常称为元素。Matlab中的向量索引值从1开始,而不是从0开始。
题目:重塑矩阵 在 MATLAB 中,有一个非常有用的函数 reshape ,它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同(r x c)的新矩阵,但保留其原始数据。 给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵,以及两个正整数 r 和 c ,分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。 如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的,则输出新的重塑矩阵;否则,输出原始矩阵。
前两次文章有读者私信说Matlab初学,基础较差,本次分享一下Matlab的基础内容,熟练者可以跳过本文,后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
之前,我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识,在本章中,我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组,向量是一个一维阵列,矩阵是一个二维数组。
前言 本专栏是LeetCode刷题笔记,记录一下自己的做题轨迹,更好的让自己复习这些令人头痛的题目。博主是一个新手,做题水平非常有限,如有错敬请指出,如有对于题目有更优的解法也可以分享给博主,路漫漫其修远兮,算法之路慢慢而求索。
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存,Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息,数据类型信息,数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言,而C语言和Fortran语言是静态类型语言,静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量,并且不可以修改变量的变量类型。总的来说,numpy模块有以下两个优点:
其实,这个矩阵被叫做Magic Square,是因为他的每行每列、主对角线和副对角线数字之和全部相等,且都是(1+16)*2=34。 (话说微博网红、艺术科普作家、广告狗顾爷还曾花了很大篇幅在《小顾聊绘画》里介绍丢勒大师,有兴趣的童鞋可以去翻翻,个人感觉挺好看的) 那我们就把它输入到MATLAB里吧~ A = [16 3 2 13; 5 10 11 8; 9 6 7 12; 4 15 14 1] Hint:试一试第一章介绍的其他的输入方式! 现在,你已经能在
在MATLAB中,有一个非常有用的函数 reshape,它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵,但保留其原始数据。
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB®主要用于处理整个的矩阵和数组,而其他编程语言大多逐个处理数值,所有 MATLAB 变量都是多维数组,与数据类型无关。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
说明:这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真,过程中涉及了大量的矩阵运算,本文记录了Matlab中矩阵的相关知识,特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的,这里所提到的是狭义上的矩阵,即通常意义上的矩阵。
在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。MEX文件是动态链接的子例程,MATLAB解释器可以自动载入并执行它。MEX文件主要有以下用途: 对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。 对于那些MATLAB运算速度过慢的算法,可以用C或者Frotran语言编写以提高效率。
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则。建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:e2:e3,其中e1为初始值,e2为步长,e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量,其调用格式为:linspace(a,b,n) ,其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素,n是元素总数。
可以参照的向量元素的几种方式中的一种或多种。ith 一个矢量v的分量被称为v(i)。
proc iml是SAS中的一个矩阵语言,它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处,但是proc iml的基本单位是矩阵,而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
使用matlab 画分段函数图像(使用if-else): quiz3.2:租用一个交通工具前 100 公里 1 美元每公里,在下面的 200 公里中 0.8 美元每分钟,越过 300 公里的部分一律按0.7 美元每公里.已知公里数,编写对应的 MATLAB语句计算出总花销,和平均每公里的花销. 解: 1.写出函数表达式(自己化简得到 y1是行驶到第x公里的总花销
主要是看官方的入门文档(https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html)写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制,我只是简单地写了这篇笔记,权当记录与提示,不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab,该自己查文档还是该去查。
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组,而其他编程语言大多逐个处理数值。
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——————————————————————————————————修正:打算更四~五篇,之后更simulink相关操作
3.当您用空格(或逗号)分隔数值时(如前面的任务中所示),MATLAB 会将这些数值组合为一个行向量,行向量是一个包含一行多列的数组 (1×n)。当您用分号分隔数值时,MATLAB 会创建一个列向量 (n×1)。
前言:上篇文章分享了Matlab经常会遇到(),[],与{}三种符号,下面接着捋一捋其他的特殊符号使用方法,主要有
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 matlab中length函数 length(x)在matlab中是什么意思?小编能记住你的一点一滴,你却忘了小编的一丝一毫。 if length(h)>1
看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?
添加到具有原始矩阵的每个元素的行和列,相减,乘或除以数相同数量的标量运算会产生一个新的矩阵。
也没什么特别的思路,就是遍历原二维数组,来按照数量建立新的二位数组,C++中用容器实现。唯一要注意的就是操作前的参数判断:是否为空数组、是否元素数一致、是否没变化之类的。
在之前就有提到的老师叫做的大坑,可其实完全不知道该怎么写,这个系列不知道能做到哪里,东西做还是会做完,可是系列可能未来会坑掉。嘛,有一期是一期的东西,那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了,全当放飞自我了_(:з)∠)_
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组,而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
(1)将二维矩阵A转化成一维矩阵(列向量):Matlab 默认将其转化成列向量,需要行向量转置即可。
MATLAB作为一个高性能的科学计算平台,主要面向高级科学计算。MATLAB的基本计算单元是矩阵与向量,向量为矩阵的特例。一般而言,二维矩阵为由行、列元素构成的矩阵表示;对于m行、n列的矩阵, 其大小为m×n。在MATLAB中表示矩阵与向量的方法很直观,下面举例说明
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变量——内部函数——程序文件(又分为当前文件夹下的程序文件和文件搜索路径文件夹中的程序文件)
,Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值的平方和再开方,matlab调用函数norm(x, 2)。
在Matlab中排序某个向量(一维)时,可以使用sort(A),其中A为待排序的向量,如果仅是用来排序A,那么直接使用sort(A)即可,如果排序后还需要保留原来的索引可以用返回值,即[B,ind]=sort(A),计算后,B是A排序后的向量,A保持不变,ind是B中每一项对应于A中项的索引。排序是安升序进行的。 在Matlab中,访问矩阵中的元素,一维用A(1)访问向量A的第一个元素;(下标从1开始);二维用A(1,2)访问A中第一行,第二列的元素。 由于在sort函数的结果中,是安升序排序的,要转换成降序,先用X=eye(n)生成一个n维的单位阵,然后用X=rot90(X)将其旋转为次对角线的单位阵,再用原来矩阵乘以X即可,如要讲A逆序排列采用如下步骤: X=eye(size(A)); X=rot90(X); A=A*X; 复制代码 假如a是一个2*n的矩阵,即两行. b=a(1,:); [c,pos]=sort(b); %pos为排序后的下标,c为第一行的排序结果 a(2,:)=a(2,pos); %第二行按照第一行排序的下标对应 a(1,:)=c; %第一行结果重新赋给a的第一行 复制代码 以下适用于m*n的矩阵按第一行排序 [ b, pos ] = sort( a( 1, : ) ); a = a( :, pos ); X=magic(5) X = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9 >> [a,b]=sort(X,2) a = 1 8 15 17 24 5 7 14 16 23 4 6 13 20 22 3 10 12 19 21 2 9 11 18 25 b = 3 4 5 1 2 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 5 1 2 3 4 4 5 1 2 3 结果解释: a是原来的矩阵x按照行,每行从小到大重新排列得到的新矩阵。 b告诉你重排的详细信息,也就是做了什么样的变动。 例如b的第一行显示3 4 5 1 2,那么将原矩阵X的第一行的第3 4 5 12个元素取出来,顺次排列,就变成a矩阵的第一行。 sort(X,2) 和sort(X,1)分别意思如下 x = 3 7 5 0 4 2 sort(x,2) ans = 3 5 7 0 2 4 按行重新排列原来的矩阵,从小到大 sort(x,1) ans = 0 4 2 3 7 5 按列重新排列原来的矩阵,从小到大
img_out = repmat(img,[10000 1]);%生成一个1万行的img矩阵 img=zeros(1,1024); %zeros生成为0的矩阵,其中1024为列数, matlab中若想列出所有列的内容,就直接用:(冒号)即可 tic+toc;%计算程序消耗的时间 dir: 列出文件夹内文件的内容,只要列出的文件夹中有一个子文件夹,则其实代表了有至少有3个子文件夹。其中的’.’和’..’表示的是当前目录和上一级的目录。 load: 不加括号的l
从本篇开始,会有一段时间都将用于记录数组、矩阵的操作等等,如果以前没有接触过相关的,可能会觉得要展示的是很复杂的东西,但并不是,这是一个很简单的部分,但也是一个很重要的部分,至少现在的我觉得这部分的内容可以说是MATLAB精髓之一吧,毕竟该系统的运算是基于矩阵进行的,在MATLAB系列最开始的篇章中就已经有说过一些,当然,你们也可以保持自己的意见,毕竟这只是我觉得,你们觉得该咋样还是咋样,但是不管怎么说,接下来的篇章中关于矩阵的这部分内容很重要就对了
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有,直角坐标、极坐标、对数坐标等,MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
选自arXiv 机器之心编译 参与:吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难,甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日,来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者:在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现(Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow)》的论文,对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
还有一个月就美赛了,本系列文章适用于完全没有任何matlab基础,但是有别的编程语言基础的人看,我会结合自己的理解,有的放矢的讲,不会掺杂很多废话,各位读者轻喷~
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583
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