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MATLAB基础教程(5)介绍一下系统常用自带函数和数值变量

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发表于 2019-11-11 16:00 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
. g$ `, F4 N& `1 e5 F! J" Y  t
上一篇介绍了变量的类型和赋值,现在介绍变量的基本运算及常用的系统自带的函数,通过学习这些运算和函数,可以完成一些简单的计算。
: o7 m* L0 E, d3 ?+ ^
7 V% N& ~0 r* y! I3 n* z1.数值变量的基本运算

- l7 c+ v$ w4 H# U, s/ N    数值变量都是矩阵,矩阵之间最基本的运算有加、减、乘(方)、转置,运算符分别是+-*',与数学中的一般表示无异,但仍有一些地方需要注意,以下结合代码进行说明。

1 C# h9 O- ~5 V. T. y  {0 @
8 n! v1 O0 z+ }5 a( b/ I1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如
9 G: V! f, ~2 u3 a4 n9 w
( F7 Y' n+ k% L  h6 p* B7 c
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]
    / U0 U! T0 Z7 e7 R+ S
$ y9 ?2 n% ^' @1 o1 z6 A7 @! c% ^
- B6 u$ @' r  h$ j! W5 m) ?

% n5 q( s' S. r$ z7 a- K
( ~: [" ?( V" E. ]& d6 }9 Dd=a+b
! f  k8 I) }/ ~- @# j
4 F% V8 w5 ?7 Y4 ]# @d=a-b" o3 d1 `+ @/ |1 r, [: e" F8 z

- g) v# Y9 @1 @都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,

7 E% `8 a/ C7 p7 }  M$ I
, n8 |# G$ G# j
% t% N/ w! Y- a- P
8 E) c6 [& p6 m! C3 P* l) @

  R* l  U# t9 G- v

; w: A) G& a( L8 h, r6 u: J9 }; o: @% p# C" O/ U

# Y- w% j% y: `, w- b& M# td=a+c
/ A# I2 L7 B# N: \6 g! c; r
9 Z( Q& O8 r; G& A则无法进行,因为数学上,不同维度的矩阵加减法并没有定义。

2 Q9 x7 C2 A. w; _/ R$ z
* O. Z5 E! v& R1 V4 A1 M. s

1 q, D7 S3 }5 P" ]2 w
5 s  _1 N0 B8 B5 b  h. M" N. F' c- ?/ E. m) _7 ?8 E
2)矩阵乘法只有第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时,才能进行,例如上段代码中的abc,则9 D7 Z6 Q8 B. X

& f6 ^; @7 e8 ad=a*c
8 P0 j: Z9 L& B. v5 u
( p# P. ~9 K( d3 w; f  o0 p: ~' D- V
$ e( j* s- R; N! Q5 Q, r8 A, Z3 V$ {% ~
% @% n9 q; L+ ]( E+ g$ N

+ i+ ~& D" L4 C" l是可以进行的,但  E! N9 F8 p) R" T/ p1 R1 [
) l% O. A7 d. k4 _; I. s
d=a*b
+ R4 R7 }( p, R7 @% [8 _* w1 D/ g0 X* z! w2 L
则不能进行,原因同样是因为这种计算在数学上没有定义。还有一种特殊的乘法,也就是乘方,例如5 @8 i' G" l7 ?/ D1 `: Q# D6 J' r- w

) o8 A& d" T& j9 e; |5 ^
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A
    2 X6 l5 h$ p- H* V0 `9 H6 ]
& W0 c2 ^' m; r5 }# M6 o) c! \

$ i8 p$ z9 A$ G2 q& D9 d9 M! c

! o( V- N& T- ?6 D- w+ m- J$ f1 ^: U
这样的矩阵乘法可以写成6 ?$ X$ l, [/ C% A9 T
( \# u2 k8 U8 W/ ]
B=A^2
$ H$ |7 d- ^  d7 R8 _0 j5 K# t  C$ o+ s

& M8 K5 V' [8 l8 i' P. f8 `4 ~- k
0 }6 {# A: `) G4 w6 ^/ M% t当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。

- F8 x  J9 `) X+ V
+ d( l  o  {0 X) {- ^! `3)矩阵与数乘除,由于数也可以看做1*1的矩阵,因此这是一种特殊的矩阵乘除法,和数学上定义一样,比如
% z" J6 \8 j, X% \
7 T# s3 {, \# w. o, t
  • d=a*2
  • d=a/2
    : b& E4 S7 y+ Q: R* l

  K( D' b% ]+ s
" t9 |- n! w+ t$ Y, p: a+ Z; M( U
. S5 b% E4 V6 z; P9 K+ s. @) m, u

5 t: S9 S* d5 N6 n这些都能进行。

: N3 A* P6 L. ^  w) E3 Y" }( F$ |$ _6 s/ W5 k+ e
4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如8 e8 I" \0 l1 K% F; ?

1 m# F! u5 w, Y: E0 [d=a'& U, G' r# S; v) g9 x% G: z
. C. D2 l0 \( z6 Y

, X2 @) m9 M1 ]  L/ K
4 b' ~9 U; W, \! J* a6 H  i就会将a这个行向量转置,得到一个列向量d。需要注意的是,这种运算更准确的说法是共轭,对实数矩阵而言,这两种说法并没有什么区别,但对复数矩阵而言,共轭的意思,不仅是把a(i,j)和a(j,i)交换位置,更要把所有元素的虚数部分乘以-1。

; x% U! u5 O% |6 t1 @' M/ J3 u7 b2 A6 }  w, Q# m% n
2.数值变量的特殊运算% q# _% C0 v% ?1 u
$ u4 @: j0 e( f* {) ?, x8 l

' Y4 A7 D3 C+ b% i+ Q6 U# o  T. G) B. ^    和其他软件不同,matlab里提供了一些很有意思的运算符,有点乘.*、点除./和点方.^,这些运算符在本身的运算符前加一个点,可以实现很强大的功能,但由于和一般的运算符太像,也造成了很多人混淆。这些运算符有很多叫法,比如.*,一般称为点乘、元素乘、数乘,这些叫法都是为了让这个运算符区别于普通的乘,有时为了强调这种区别,也把通常的乘叫矩阵乘。8 |0 h0 u1 t5 p$ o1 g6 W* U

  G' l" y& K6 }    简单而言,这些运算的含义是将矩阵作为一般的数来进行运算,比如
$ I, s8 y/ S# }! a' V. T7 O
  a" V9 V1 j: [7 Y% ^& k# f
  • [1 2 3].*[4 5 6]
  • [1*4  2*5  3*6]
  • [1 2 3]./[4 5 6]
  • [1/4  2/5  3/6]
  • [1 2 3].^3
  • [1^3  2^3  3^3]
    9 J$ B" i7 G- m# A0 U

- @# j9 i# K5 s" z) o" ^( z+ [

: H& p; U/ s- V$ l$ s$ J
6 M- }/ u* \3 b% f, e7 S
# Q' Y' A& G1 k4 _
所以这里点乘和点除需要注意,只有同样维度的矩阵才能进行这种特殊运算。另外点除还要注意不要除以零,虽然matlab并不会报错,但除以零在数学上没有定义,所以这种除法其实已经失去了意义。
1 u* G$ z5 T* N0 k2 C

+ s4 M8 G' v2 q+ t; L- O! x    于是,什么时候用矩阵乘,什么时候用点乘,其实是看计算的目的,但有些时候,这两种运算符的确是等效的:
( u7 J( H! r4 ]  c6 D3 W

" E7 O0 L5 w- }, `5 {) l- D1)数字的乘除
# v( m( Z9 l6 N+ r) m
. u7 k) e+ m+ i# c+ E
  • 1*1
  • 1.*1* a2 s3 p  Q& E( J

' J) X2 {- Z& u. h8 x- p; d4 I' }9 U, |3 C$ V* I, r
当然结果相同
4 q5 J. s! d/ p

/ m: u! a1 F$ L2)矩阵与数字的乘除
( a" j! a) g9 n, l' P
+ d% d! z( @9 ]5 A1 X/ t" n
  • 1*a
  • 1.*a
    ! @# i* _, }! g5 V+ f" T% b# R

! _7 {. o! B2 Y4 P9 R! e% |2 M1 ~- N% e
. g! x. G% ?. ?& N结果也是一样的

$ t4 I: z9 Q7 h& r- `
. ~/ a1 }% N, [2 A4 {3.数值变量的常用函数

& B) |1 x% n6 c/ d: e; Y5 p1 ]. u4 C, M6 U" c/ C9 i7 p( u
    这里的函数都可以通过doc+函数名查到更详细的帮助,因此仅列出典型用法。
1 L, i6 s. p6 Q1 p/ v8 p% c9 [2 L1 T5 f0 T# `& ?
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5)! E% `8 c- j1 d  M& I3 ~9 C

$ O$ \9 h2 {8 [

6 `3 [* O) u& ~7 ?+ P0 K, a  b ! S7 I3 D4 X5 h3 S, w8 P! e! @

' J6 d8 ?, [0 q; l" y# y; q( ~生成指定大小的全1矩阵
! j. o( d9 Y* g3 i7 _7 j$ E& o1 z) ^8 I; p
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)
    + _" W8 |7 E1 l! D: z$ D

! s3 ]4 Q9 q: o% |* o( Q

( z% b) o0 @7 E0 i! z1 r# X

9 _$ W" e, W* P. ~" q; f
; {, h* @2 w! H0 a) S* U生成指定大小的全0矩阵! G: P! O( R% |/ H' ?0 @% Z

5 E; Y* C1 V( g( }( l7 S' R7 l+ Xa=eye(3)) L6 H9 F$ h- m3 a; b5 y' V

- E: q8 L7 V. F

8 r# y  B/ v" b, t
5 ~; Y0 j) f. l生成指定大小的单位方阵
+ o+ ^6 [+ t. l5 y6 O8 E
" k* y; W- z5 x/ q0 T% }inv([1 2;3 4])
* C: t: b2 z# D
+ K* C5 V: N3 B矩阵求逆,只能对方阵操作。matlab有左除法,通常更高效,如有需要也可尝试
9 R8 q2 O+ Y* {& c3 G
. t7 a4 d0 g* H
size([1 2;3 4])
3 J3 k* S, W' e% |+ `3 [
  p' W. {/ |+ E/ v" h获得矩阵的行数和列数8 y9 P$ g4 K: R& e8 M# ?2 a

1 G; q! b; o. _' n9 n& ^
, I# e4 U* S% s, [
# y5 G0 _9 E5 M# ]' g: A1 M2 [
也可以通过
6 f% F+ w2 l" s) [
/ u% P: Y" Z; U7 I3 Gsize([1 2;3 4],1)
6 c; F6 R% H+ t6 u7 n; v7 n  y* q
单独获得行数或者列数
( {; n- m! {$ i( U
- Y9 r/ X. @0 |
9 D. B3 w$ A; e: q2 B2 |

1 }2 ]5 e% u( R, E1 w) vlength([1 2 3])
: Q6 V1 |. `% d4 z# T( }7 B
* }3 T; m: `6 Y' |6 E( V获得向量的长度,这个命令也可以对矩阵操作,当然一般只对向量操作
9 Y, r# ]6 }& ^+ @$ d1 N5 \, ~; M  w: j: b. B, o, q7 ^
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3])5 s- W" t& I- i. t1 e2 m) f0 S7 o

2 B8 a, ^8 a5 {0 b2 U# e& b& R

. X- B- G" e% m
1 V: w$ S4 f" G9 W
7 n+ H( \/ q1 D
获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作1 \" B4 K9 U1 j- s

- Z1 F) e0 N7 T6 j! osort([2 1 3])3 L7 v0 Y6 M- B; q* @, m# d
) f5 ?' _8 h6 P( l' A
) F' K' z  q( O

. Y9 |7 b5 l* m) W9 N( x- H按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作7 m9 [8 n& _5 y

& J9 Y! P2 q7 I% Nsum([1 2 3])
2 O9 v# A0 }, s2 W4 X" o& \3 q* v6 F% T

! a# H' q5 Q$ q9 G& E. s; T- Q. [2 e8 h7 N" A9 U9 O5 N- X
求和,也可以对矩阵操作
# U4 C0 i1 K4 p, ^

! P) l. d, o3 a  Y( r) mcumsum([1 2 3])
9 r5 y- o7 ~1 \8 z' J) V9 P" f5 ?  ]1 ~- k
  |7 T" f: R7 l$ H. ^: a- Z

  J6 w6 y. O" f. N) y累积求和,类似求定积分,一般只对向量操作,需要注意的是,累积求和后,结果和原向量长度一样3 l, S2 ]0 s- [2 `; r& W1 m
0 `+ i5 {& F! m+ J, H
diff([1 2 5 6])
' E# J) D$ q+ N' ?: R3 w& z- K. U# M0 w+ P, n) A6 u6 O

* ~% i! V) [4 U$ v
0 L6 r) ~* |( l% C! d! S$ {差分运算,类似于求导,一般只对向量操作,需要注意的是,差分操作后,结果的长度比原向量少一6 [# Q& c! u! ?) b5 {
; x( B9 v; w8 @
plot([1 2.5 3],[5 6 4])
) U7 C. Q6 Z( d8 B  P
. ?4 ~* Y2 g" o  n0 d) s: n
- [9 {8 k- T1 ]7 @+ K$ t
- u( |  n6 s9 w
画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图
  l! z% R. o  {  g8 ?. i2 y  [
8 U7 X9 ]3 g! L9 g  P3 V. ]+ i! eexp([1 2])
- r5 n* @+ D. w' j$ x, H, `" `* @" v' W5 |: b7 X; s" J4 D
指数函数,类似的数学函数还有三角函数(sin,cos,tan,asin,acos,atan),对数函数(log),这些函数在对矩阵操作时,相当于对矩阵中的每个元素进行操作,类似点乘这样的运算符。
$ g' H8 V7 a1 Y3 J9 a" K7 m1 Z  A

: D) X' ?  Z# V% b( V
/ ~6 x7 O9 V0 s& k/ K5 T, E1 R- e
5 ^5 |: q2 b) M6 F: D
) z) D) V/ X3 W6 U% q* Z- t
: \) {% E3 _3 c/ Q
! ?4 j' C5 L" P% \) s2 {) N0 p
& E* B( e8 e, I5 z
3 L. x, }0 L- r9 R2 N" `
- _: c, |3 @' o% M0 k" z
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