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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
3 Y2 d$ G0 f2 v# y  B6 Q  U2 x
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。
- g; ^! Q( d) \! }* \- c, u. J. ]! {! ?; F. y" r
1.数值变量的基本运算
# w9 Q6 O8 @5 A2 G* s
    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。
$ J2 c' B# B# N$ |
6 F9 r. i8 u/ t8 G/ E6 F& k
1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如
* b' P- O" S# x: E& K; R
, c' R' ~8 `" B+ |' Y# E: i6 x" a, m
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]: i' z% }# ]( W* U
$ t% F' `/ f8 C1 N6 w5 ^
4 ?" ^" R! P) }8 {
+ H7 M2 \/ r4 ?
# N  k: e  \' l( `5 ?. c
d=a+b& E5 @4 `/ r- A. a& E& k9 @

/ `$ U& D$ H; G  yd=a-b) X: ~- V/ x  m3 J& Z
2 \, S* W& i# ?2 ?7 ^4 W
都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,
' O4 i) I% ~; M% A! T4 W( J8 c

0 b8 y1 a$ P2 w! p& H" l# C# G
% o) q. w4 C# t3 m; f- m! N
4 b4 L$ l! C$ r1 }6 N

. U% Q+ j# b- Y
; z) _9 h$ U6 d

8 x  u- o* A) ^6 c: O* V
3 M5 F: Q( d1 P) P5 L/ e- Hd=a+c4 |& q1 Q' @; [" M5 u
, l4 A1 R7 d5 E' O5 q, X1 X
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。

* M" q% C* O0 z- j8 c% s
4 Q  {9 s% E2 E: l7 }

5 o* G+ ^9 s: _; ^3 l* w0 w8 p 7 l4 ^/ i8 G/ q; Z- u
) U$ m7 `8 ?' N0 _
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/ U3 `: L7 _% I! }
" Z5 n9 |1 ^7 e# O5 O9 h1 V5 A
d=a*c
% P" L; M2 C( `; U/ d; w) T
9 W+ |9 ]5 H  H* @
& I# A* s# j7 w: q
5 n& i, m/ p+ G6 M( c
( ^- W% {' O/ Y1 B: a: L) `
是可以进行的,但
: O& N( B- P7 N& n$ A8 e
8 p' a& I) h% R4 D8 Zd=a*b
& Y2 B* b; u3 `( _/ `3 r& }0 `; F: p: ^) F+ b' @
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
% b# J: k0 ?: u0 |2 w! p- F3 r& R1 d1 \/ N2 K& S; p- j
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A: m9 G9 k/ e. R! X

  k! n5 P8 u" E% t: C
# _* }% U% H7 h9 Z1 ~
9 D  W$ b" M! l7 o6 s9 y$ |
, x) t4 c0 S; X: _. M
这样的矩阵乘法可以写成
( z- w2 K7 C: i  G
8 A( T3 y" x) `4 J$ @8 ~0 dB=A^2/ C4 {" N1 j# |0 \. k5 J3 U! r1 P

" o" P1 r6 A/ u5 Q

! T( n# c7 p6 _1 c
: R6 Q% _) t: i* K6 \6 I当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。
6 `( w1 N6 S  E, _. h  Q

1 b: f! o4 y; }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
  v  C  ?; V) F: l
3 ^& t' W' |# u6 E
  • d=a*2
  • d=a/23 V9 W3 c6 F; Y9 S! [2 ]
; Z; C+ A% E- U8 g+ j- C
; O  ?8 r) a. d' u3 N8 o7 K

! ~& Y. z; f: _* o2 S! |5 {, f2 h4 M3 f3 P4 o: L. W
这些都能进行。

: }& G5 t  Q' r$ D6 \) s3 m; v% X( k) \) B# M1 X
4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如& i' F% j: a1 D$ H4 ~

5 M( b8 m5 R' E; n, kd=a'- K5 z* R/ e+ O" i% Q

& \# P2 z4 d' u4 {
: S2 o8 Z; x1 _, f  J
$ z8 A* u3 |8 Z  z, L/ E( d
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。
. `* }* w0 d1 c
9 K1 \0 e& c$ B
2.数值变量的特殊运算
9 |* q$ b5 f0 r4 D9 T( u% k/ S8 s
+ B/ R) M" M6 E7 P- W
* o2 ^7 D+ a: {' p" w2 J2 }5 K/ F
    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。' L2 q. [8 D" S; x

6 _% S. k6 ]' b+ i+ h, Y2 F9 h- _    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
  a7 Q  l0 G+ x% u" [7 R
8 g' Q$ f$ L# K& _" e2 J* Z
  • [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]7 c8 J1 X! ~2 D4 h8 C- x

& q1 p* ]& i; K
) d; |  T; T. q, V8 y8 \" P
5 n' r/ D: U) @
  q2 C6 p! n# l7 P( @+ o
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。
7 K+ m1 p+ ~9 V. D
# Q' q6 c7 {, R8 f2 L7 }
    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:

* ~! G) g4 U, ]9 G% ?8 O
  F* [8 g$ }9 b" @6 j# z1 }1)数字的乘除6 y0 G" Y( X" `0 m9 I$ s! C2 d
' T! u* e9 S. J& Q% v  ^
  • 1*1
  • 1.*14 H- e; B+ X7 M" ^. q$ z7 v
: k# ~- D2 i% R) Q  r- c- v

/ R6 _9 N4 f; J5 r1 \/ Z9 z4 h' L$ a当然结果相同

( x! i9 \  l1 }" U) h8 D, u
+ x1 |1 W$ k- L* E7 v5 y+ v2)矩阵与数字的乘除. W3 M8 n( ?: q8 w* G

- w& q9 ^' K1 I# l* V  `. P) S6 k
  • 1*a
  • 1.*a
    + i- X, S5 k% {/ \9 {) {! j

+ G$ n9 E, `  h3 f- q$ m6 l. y& E
# g% a) [# s4 y" W结果也是一样的
4 S( `% e( O! `! K. _5 Z, a2 e3 D2 H

2 X% Q7 `3 g& J7 m# \3.数值变量的常用函数
. `+ I5 m) w. ?7 F" M" j* V/ b

- J' N% Q! ]9 r7 H, p% _    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。
; q3 ]& Y; _' H/ O+ ~. v
+ m. R) l: r2 ~  E  C8 H
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5)
    ( f4 S3 \2 [! T: M3 i
( r* ?3 I' }0 B* O; b! F
8 w' p: f9 S8 A* t8 x

5 b3 f& x( _" M
& J/ x5 v, a% }% l/ B; l生成指定大小的全1矩阵
: U$ }2 @' x4 N4 D1 c  I/ M; p. k5 I$ p; \+ N6 {, R
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)
    : ~2 Q0 n& d0 k5 f+ b
2 t$ U! D2 K$ _8 l4 Z& P

# V0 L- ]- c5 f# j, K  W; E

% ^& o- r9 J2 w- D7 Z8 P: z6 z% Z( t
6 p  j* ]( i. D8 x  ^生成指定大小的全0矩阵
' a* S7 x! _7 q( K  _
" }' n' t+ @$ ]" Wa=eye(3)8 X4 R" b6 m' s/ `

3 s/ i% v; y' B8 b
: n4 B, t; I$ w3 l8 X7 {+ u! m
, U4 `% F# M; c4 a( x3 a
生成指定大小的单位方阵1 c' f! N6 d$ t& e/ @6 R
5 o3 j, K+ s6 q% u- j: p
inv([1 2;3 4])
2 B/ M9 N5 L! q3 }+ }
2 x: h" j0 y" \1 X. G6 h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/ t5 R. D$ ~0 Y
; N9 ?% h3 J1 J- e8 O. x
size([1 2;3 4])
+ q* z2 R* q( ^
+ M# a3 A4 ^2 A( O5 B& H6 p( s获得矩阵的行数和列数) D; A! w/ p1 r! i# Z
5 `: l" E3 D/ C, x# c" x
4 {+ n7 O2 o, R% d, q/ m

( v- @& I6 S6 z! ]  U1 i6 c) `也可以通过' x2 ?5 Y/ G- f) E8 D
. b- G8 z/ e1 z
size([1 2;3 4],1)
$ ?3 X/ I# G, t; F" E  S4 V# t1 R9 x6 D+ s
单独获得行数或者列数  I& U" N8 Z5 p) u

, M- N3 h! n- c, J( d6 X8 ~: ~
0 B! e7 `8 }; ^2 o9 n& K2 N
1 {6 G% n5 L" Z7 t7 [5 F7 E
length([1 2 3])
( g. g, X  o. R! H/ `+ G- d% r% C( L
' ?7 w! ]9 [1 o0 _' t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( P8 @1 j7 H7 l3 e& p6 u0 C9 D' z
' X; B" r; b# [2 [9 K. ^  U" v" d
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3])
    5 z& x5 y2 L* _# B
" n) h: D% j8 Z; F6 D

, P" {" c6 h. O: T2 Z
: \) S0 o' Q6 a' [, ]

2 F) [1 B( L% i1 V获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作' y  r& Z; L6 g! C6 S( J
9 d. n$ f, D# e: l/ h% u, x
sort([2 1 3])# l5 Z* d# ^: q* K! O; w
3 M" u0 M3 z1 y$ k* C
. o9 r! t; t% K7 q4 R
8 ~! y* m! e% M: n% ?( t) g" H! e
按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作
3 b1 x! u" V; |6 H9 U2 w) \+ @9 T* V( d0 Z
sum([1 2 3]): v# y7 q, R" V  v6 F
+ B0 X8 _: N( n5 h9 w

9 {2 A9 F5 ~3 ?" f: {2 q. k$ l7 I3 P: j
求和,也可以对矩阵操作6 {" `# k' q4 c6 w; c% \
' S% @/ J5 T! w' P
cumsum([1 2 3])
8 ~: P5 U: ^5 g1 k& I6 F( t& l& Z
8 Y) R( J7 z% }! p, b2 d

3 @4 _/ L/ |- r' k" T( n& S$ [; ^/ Z
! o+ @- H  ^9 E" d5 `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
) {/ E7 T. b" g5 C1 b2 k- a* W
& {" l2 J' N) N* _  Y, g! e3 i1 u8 Odiff([1 2 5 6])
% L" G2 g, p+ N9 K7 ]+ A3 X& H' V/ ^' r: P5 Q' a; d

, @( x9 @) f& d3 y! {+ C+ w- u# x' Q- e. L$ X" Q3 h2 P
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
( E3 n9 F1 l% c. _9 I* Q7 ^
$ r9 f5 P. k. F4 cplot([1 2.5 3],[5 6 4])$ A  H" s0 z' P# \- F
" v: ~6 {" A  S! p" g' h  i
# y; ?9 ]' y$ V: u7 R5 E

; |2 H8 t) F# f" Z5 `2 R6 W画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图( e  `5 A0 L9 w; c2 P
+ `- U+ ~4 D) _& z) y: B) L
exp([1 2])5 A* X2 X9 |# ?" f2 m

3 c( P8 }7 |1 c# m; J$ }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。

2 J! H/ `5 l/ @1 |$ {5 }# q$ r/ F- I# q6 @: E% n* J9 i; E

3 H6 y1 L' t3 L6 [' Z8 ^+ f0 R$ W" J
9 L* _9 k& W! K/ t6 K* j$ F

3 _- O8 N. r, d+ s  b# S
$ \& p+ a# W+ g% x

0 d# B+ `6 u0 F, g
' n7 }9 ~1 I$ p* K/ D2 T
1 K: Q7 W; e8 t! ~9 q* Z$ n* O
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