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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
1 T" P* l4 J" R, }. Z
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。( x( U+ K5 ?" B  ~5 ?5 V& b
$ N+ Z0 X3 ?1 w) M0 @/ a/ l
1.数值变量的基本运算

0 H5 x" R3 u) I0 \8 r    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。
, C$ G* l3 `( W4 l7 \: c6 v& w
% y- m* `6 X- d9 z5 ?+ P# Q5 v' N
1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如
* g" J% i: z8 n& u* P* k3 W' D7 _' O8 l- @2 t! N
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]. C. ?& `! P3 b/ y- b& i9 m
9 I, Q( U0 v6 H6 ~6 Z
. Y/ Y; B& J2 \" Q5 m' _( R7 N
- q( [* i- S* j% m! ^% p; j

$ E. w, v( R$ E% M  B5 Sd=a+b' V* ]; m+ W9 u( U: Y: l
! s% J4 A" c1 G7 ?& `: B$ y
d=a-b
& r7 E# g0 [+ [6 M! z
* O' S" q5 W7 z) H6 P1 B都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,

5 ~# S+ q# ]5 r9 V
: t+ p$ ^- p* W( R# w) z' R" \9 e. M

2 q3 r  O+ }( c- M$ U( r- B5 S
8 u6 \0 l. u& H% s# k" \7 Y4 C  S$ E  d: S9 i

3 v" @8 j- g% m  H. J5 e
2 Y9 U& h  d# S1 u& r% A! ]+ K2 R' J) t! X0 n: h
d=a+c/ d" V) I. L. g5 O+ C2 @1 k

4 d6 a- p/ ^$ 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。

5 w. T1 V6 j: U- _0 y6 {# G1 Y: @  M) @+ Y7 Q6 a" R

4 s* Y, B: ]9 d# `* o4 S6 S
7 B% R  ]" `9 p
/ q! T4 _* E% j6 z# |* A6 X2)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
8 Q5 ~$ C7 n% j* W1 k6 h3 s2 z
- }! r5 Q* Y4 p/ Y2 O% Rd=a*c
; W# f- O1 f! E4 `& r

% z/ h; ]+ |- Y- t5 d1 i+ Y

$ _$ \/ s; A& l$ Q5 b) t* L 6 k$ L# Y' P, V2 V  m; K

7 w. H, c: Z2 K! Q$ l是可以进行的,但! ~/ S6 l" `+ j; B/ K
+ ~" P' E" n3 [7 }& L
d=a*b. e5 y9 N- v! Q; V! L6 N

# R9 k0 g" [  [" h2 l7 F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
8 E* A2 X6 E" _# o- @2 L: Z& Y1 R4 G$ I' r! H
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A
    ( a- q6 X. o" q4 G% L
9 }. P/ @/ A" r- E$ _7 v  A' ~

1 ~. u2 G7 O- x! P

. T% D% @( t: d1 j0 h$ A! P: p  E$ v- X
这样的矩阵乘法可以写成
; y: N: d( X- a+ `
3 t8 D% l# ]' C3 S* CB=A^2+ p4 C- p1 `& B  u
  a% G. k8 h( I& Q$ g( \: T4 Y

* o$ C0 z7 ]2 m  R1 T: `1 L/ o( S& I1 s2 m) E
当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。
- y5 w0 C+ |" O; }% ]- Z; b& [
- f8 N- ~( D: e# F( ?; |- B
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# \& L+ d8 s0 j- I3 {
3 \0 K( A  o! ~
  • d=a*2
  • d=a/2$ h3 P" N( W; x  ]

! x0 Z# {5 }$ F$ j0 x

5 X# V7 ?5 `7 x  B; A2 W: M

8 N: x( ~+ ]6 R9 a0 M+ I; p" V
' S8 J+ d. S( ?  o( d这些都能进行。
3 `4 d/ ]$ h! u' o# v

7 x# O* g$ Z7 R! n4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如
4 l) W8 T* w% i% V$ H5 T. B. H- q4 y/ }3 K3 e( z/ u" X
d=a'
/ }( V4 c# X4 S# m/ v, g: m, h
3 _# x+ i- A0 `# B/ f  S
' }, E. W, r4 C1 j( d9 S" P: p

) ?4 w9 {* B) G0 B* a8 x6 o, }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。

7 Y4 _' Z; O( X) G! e+ [( _1 o4 ]
/ }/ I2 c: {& m. M0 S3 K7 M' y2.数值变量的特殊运算' ~- h. p  z: ^. T0 ~1 [" s. Q

" d4 _1 R& m% i/ s: ?! R, {3 H

! Y( D2 U$ J0 K" z/ x    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。/ {7 O( O' Z0 l

9 y# v0 ]! q, F    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
& B. I, P3 e+ m5 J' d" R4 X
( @. `/ p+ p; h3 c( `2 s
  • [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]
    ' l+ R1 \0 L7 z- }5 C9 I, g
0 i' R# {, m4 h- t
* y$ ^- d/ v8 K, r. C* ~; K. k5 F
  _; G% y- _7 Y( f: j8 H% j
* d' B+ y; b+ g8 x7 q
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。
( D# H8 ]3 U& S# v

2 j6 Q7 y6 A! B( h8 t  g    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:
+ y& N, e: C0 y$ ?

" R/ @" Z, [  K4 n  n8 n+ f$ q4 W1)数字的乘除. J; Z! G  }; Q( t6 l

) R( g2 Z7 U$ V. u+ B3 x9 b" I
  • 1*1
  • 1.*1
    ( L6 A% H1 N" a3 O0 a, Q

- F) ]6 Q7 l" ^; w! L; A2 j0 T2 ?- b+ A0 o0 o
当然结果相同
) r7 X, s4 k5 f. T1 C; m

+ K( g: a& T+ q% c7 [2)矩阵与数字的乘除
3 S- `7 R" l. L3 y5 T( h" l; O
  • 1*a
  • 1.*a- e; Y; l" i% j8 ?
  v3 ~% Y8 B6 @* ^; U0 ]4 h

* W3 c7 H& I' v. p3 C结果也是一样的

2 p4 L6 k+ @4 }* l- {0 i  z/ v/ i& [4 {8 E: G: W9 I1 T
3.数值变量的常用函数
6 Y4 A( E8 c4 f# }$ i; Q, V) ^! a

  d8 N5 d/ r1 @; {- t' u* n    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。
: u+ w2 A( ~5 a0 _0 X' y' q2 W! M7 p! k, L$ k# C9 {4 D
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5)
    2 O, ~* y- W# i: L+ ~' Z

( r/ ?6 n3 b/ S0 Q5 F, U6 P

8 M# c% @" P8 o: q+ N/ q
1 E4 N: T7 [8 Z: h" H3 ^. c, w
8 o/ z' l! M+ F# ~3 g  L8 U0 [1 T生成指定大小的全1矩阵' @5 ~* e  y+ i! f3 `9 ?  J
8 ]3 H6 T9 a! g
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)
    9 R, ~8 a# C' v, |2 ]

' U2 V; }* G8 U4 A  v, B/ U' K  R
# G1 U# u! y, H. V4 r

3 k0 b( A+ L! i% q7 Z. D3 i- r
5 _# p* k& Q; @  l3 }生成指定大小的全0矩阵
7 u# Y: S, w6 v' B& J1 S( _7 {5 P+ o
a=eye(3)
# ]! [3 E/ j1 T6 ], T5 L- ^6 d* u# N$ |6 B9 q' [$ j

8 ~  x9 A- u& ]( p. ?: _( d' m0 t8 w  `- p/ E: n% f* H
生成指定大小的单位方阵
+ P. C, X+ X& ~4 s, E+ H9 o, L. v; I( t$ u5 K- S: Q2 X
inv([1 2;3 4])( ~' p: j8 Y. U1 H) B% M

, X3 l; S) j  ]9 I8 S& j/ h- v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- T( \4 e# e! l. W$ M3 I

* c1 T) w: Y3 [3 A8 F) Ksize([1 2;3 4])
  D( f5 _8 s- B$ |! ]6 u3 E5 o* b9 {- a# {) q' f: |6 v+ ~$ G
获得矩阵的行数和列数; F0 a8 I- v2 {8 m

- g4 h% e" u( Z4 r& a

+ d' F$ X( A+ m+ W% ~& }. I% j* N! h" d
也可以通过
6 l1 |& ?/ ^/ l8 f7 ?$ B& n. d/ L. y. u: [5 k) A  B/ d  [
size([1 2;3 4],1)! {% C) U; F8 ?! [0 |
7 }! M4 V0 j: ]* d1 M1 W
单独获得行数或者列数
, @" C/ _4 E' p& O) I! f1 T/ B, H! h' }* a% Q9 {

; L8 y) f4 P5 v! T) i
' f& Z9 I7 B6 F6 f' b. s( s. alength([1 2 3])
6 X" f, Y) Q# V: M( q: u. N4 B" g) D# T+ I6 l$ B! D9 V; ?2 v4 ~
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
6 f& @- A' Q) V$ ~2 O# x# s/ |, Z, v8 M9 r% ^; x. J; g% Z! W$ n
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3]); N/ x( {/ g& A8 X/ r& o( w

$ z$ S5 {% h3 g, w& t

' x# T7 [, k2 d' j$ V6 h

( E3 |# C4 V6 K- `/ [0 Y( N8 o1 \2 M9 w! t7 S# H) Q
获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作, n8 \; P$ N: `+ f" H  ~' X( s
* e: Q+ q" b# [0 K8 p& u' P5 B
sort([2 1 3])
" f: Q0 i' {" @  f9 g7 O/ C' J) u  J. Y
5 h, H; H* w( ~: }
* r+ l9 H/ E9 S6 Q, h2 V1 v6 B
按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作
4 P% ~4 f' [. [- V) ~$ E. i& a) _; X/ l" J
sum([1 2 3])
* \' ]1 Q. b$ c6 K3 _: o
* R) V" l! Y2 C, o# H
$ S6 R9 ~( Q7 \) g) [, |; [

' U( S  x0 K' r/ {" c& H5 ]$ \# ?求和,也可以对矩阵操作' g# Z9 J3 n/ x, K
, e# Y" P9 D4 `1 M7 m
cumsum([1 2 3])1 R4 h( _7 F5 ~5 o, B
- }) n- s$ x, G

: O( x+ ~* C% k! B6 d, D
4 S4 \  g: W0 [/ n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
. e6 C+ R/ y0 @) Q) u: M3 E1 i5 d1 h' m/ `. w9 F* d3 w
diff([1 2 5 6])6 U1 Y& K6 s/ t- ]- \& J

$ G9 n+ j, j  _* B! d

/ w6 H4 j/ A3 e
8 _# U7 L! L: r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
  z9 c/ l+ S. S5 e4 H  |& K2 d* I. y  X6 L3 C
plot([1 2.5 3],[5 6 4])
+ J6 [$ H. V7 n: |1 I$ {2 d
( @( U4 m' L: u  W1 N( b% [( Q
- |# ?. D5 o3 m4 g( \
' A! c7 n5 `( }0 H2 S2 c, u: h
画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图
. o$ m, ]! l: F0 M& ^2 o* J. \* R0 K
exp([1 2])' ^, r2 Q, F; {/ W+ X0 ]& o

5 d2 v  R* I$ [! u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。

0 a% o/ T! |% w* n
8 o* q; u4 n9 b( M2 L2 C6 T9 a0 ^$ A

$ Z! S% g5 a1 |- e/ T/ u7 R2 `" h/ i; P) F& m, I( u7 I3 ]) H

4 j9 w% H* H! K" V6 G, R4 a( T. E/ b! x% L4 t

# u5 m7 I% T+ T/ @0 D+ T
+ `2 Y8 q% W# B: ^6 T+ _# L$ L

6 ^; d# ^; l+ x( N+ Q
% R, Q  v- p$ c1 Z/ p
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