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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

* o  m0 t- q5 ]' Q3 G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。
& R8 |  S, ^! s' }1 ]1 A
4 ^# z+ c, b/ Y7 @1.数值变量的基本运算

- Y, k  w) ^& }4 N: ^6 r& M, a    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。

* N3 f2 `8 J( U( _7 W3 b; l" \" V' q, a& H* u4 f* @' S  ~' u  N
1)矩阵加减法只有维度相同的矩阵才能进行,例如3 @" V+ Q/ ?0 X. G6 Z

0 G. J1 W8 v# a8 E8 T! X; Z" }
  • a=[1 2]
  • b=[1 3]
  • c=[1;2]/ f9 \5 i* v1 T* J$ i

2 `4 v! B. Y4 \% ~) i, b: P" S5 G& Z* l+ f3 D7 L

, [6 e3 P7 C. ^4 |' U
0 Y! v4 M6 E# y% y$ }7 f3 bd=a+b4 G" W! r- g, R. v; B
+ _) \- f7 d2 Z& ?
d=a-b
7 T) ?4 Y# L/ A# b0 a/ g+ {
/ _" i8 p7 |" ]$ w& [1 Q3 U" S都是可以进行的,因为a和b都是1行2列,
+ i* i9 M) R# X' m/ ]" r
# }, q( L2 {8 d& g

% n6 K% l* h. G/ c2 @- R' `+ d + x$ y" [* i: b: v0 o

+ ?5 R- ^6 C% l1 x3 s" v  |4 Q% Z
& Y5 C9 z0 F: D# g+ H) J

& U1 Q/ Y5 K( C3 \7 y, }
3 `( W' M& [' i: J& Cd=a+c
7 X1 c# y" {7 K' p, `3 S8 K$ r9 H$ `9 X5 i# }4 O
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。

; s9 l9 |6 A: I$ s" q9 L
$ W( a% [$ ^: V  H- I/ Q. B: n
$ a) X" H! L6 p8 t' |2 }! q

' `! J- R  Q3 l& j
/ b6 f) X7 S: L' D2)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
# V6 }2 t3 q* M/ r1 U4 Y
3 F; U4 A/ i) q/ H; }# t6 Xd=a*c

* }( N. C6 Q8 j2 l; u# S) T* |) A& @7 K) o0 G
9 w) ]' ], _) A- D0 u
( }: Z& X1 m$ r# q: x* L- b
  {& [2 \3 b1 m) Q# \6 n+ L
是可以进行的,但' Z8 H9 v1 E) z; ]) r% _) t3 H4 z
' A  z2 e0 _) O/ ^  M% ]2 p+ `
d=a*b3 O0 T, Y; B% r: j3 v0 I
# B0 \9 J  g, Z& j; a
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
% Z2 J9 ?; }! E/ K- D# j; [+ d8 h
  • A=[1 2;3 4]
  • B=A*A
    1 G6 @: ~* I; e) G* C2 z  @9 F
- w+ L" ?- Q5 b/ s& ?7 a+ m

1 V; S3 L! g! J$ i$ F) S+ f

8 X7 |5 T1 f6 {: Z$ _/ U
4 x( }0 \% Y2 V* Y2 C3 E% d. d这样的矩阵乘法可以写成
2 j& G9 m2 f$ T3 |, G" C! ?; A, L% c, W
B=A^2& u# ?$ _; w" ^7 \* l7 d

6 l: J  r2 v! i$ G, m) d

" a0 {  u! ]$ Z2 l7 Q: V& j
2 d( i! {) l* l* j2 F当然,数学上规定,只有方阵才能进行乘方。

4 t; K( g+ V, n+ k' i) O  G9 L* E0 n" Z0 b. j6 k
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
5 E$ m* |# @& B+ D5 x, x+ h: }% U2 m; C8 i
  • d=a*2
  • d=a/21 T$ K0 o5 V" N& b1 p# I

3 ]7 G) Y2 X- M2 c4 _8 }& i
: ]0 A3 L# v$ f# }

% {- Q) d: H" L2 c1 @# ^+ I. d- b% |. C# ?! B+ ~
这些都能进行。
' S$ G* z$ r* g$ S
* `+ Q; e3 ?! l# N# T0 X
4)转置,任何维度的矩阵都可以进行转置,例如8 C; y" B5 D$ J* ]
! N$ `# P* D( m
d=a'/ Z! u$ o  i$ N5 q: z+ n3 N
& L% a) f% b, D

" Y4 l% u4 \0 a, O, q
- S; g0 k4 b! m# _7 f- e  Y2 G  _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。

3 x( }/ J' y! W- }8 q( D
  M, v' b1 b% o  \* G! h) r" L2.数值变量的特殊运算% U' w( y1 k' F3 l

% x) U: N# m7 |" a. C& P* p4 z$ t  j

& Y1 ]" _7 q5 I  W# y3 y    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。) i( i3 k) p  v
: `' \( N$ S2 \8 D
    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
6 c, ?. O+ t. p, ~$ |6 P$ }/ D
  • [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]
    ' z/ }/ U4 a3 l0 `3 W! W

; ^' v2 K5 `; Y9 G0 i7 B! O- a
8 G* T& `9 |0 b. h0 O7 |# Q1 o

0 z) k: s5 j. u
- G8 L9 w+ z& S8 W! p( u: Y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。
8 B0 K5 G+ A* P. O3 j& V, M
( }( t. R5 }* U; m4 U$ Q
    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:
6 d- u- Q5 A/ A$ [" B$ V; U

: Z- O% j( ?) s+ G! L2 n1)数字的乘除
( ^+ t$ \4 _9 X) u" G& F7 ^7 l+ p$ r* r, M) [# F6 \% o. R% h4 T
  • 1*1
  • 1.*17 A/ `* v/ c9 l! \8 _, u: @* A5 H+ i
0 |- Y: o* |/ p; w* p0 w& S0 ]
3 i4 O" f* o* A
当然结果相同

0 S# n+ f& F2 X, a) y3 o& L" B. S/ Q( ?) P3 N* k; F, l
2)矩阵与数字的乘除
3 t' B7 B6 i$ `1 A: D" i. L/ p" H3 r2 ~0 K! m  Z4 b
  • 1*a
  • 1.*a% V, _; {3 b! F# _! ?; T' r: E

9 V% ?4 D2 c9 g1 M' w* z( n; I( L) m( Y: p
结果也是一样的

: E! s  z0 k/ Z. o4 s0 E1 O9 b
9 q/ i# d, ?% a0 f" z2 h3.数值变量的常用函数

# [6 D; h+ `% |. d
- Z8 D5 O* z- `0 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。4 ~; O7 q; T8 ?( }7 F

# ^  k, C5 [! h7 X+ z# w, I& T
  • a=ones(3)
  • a=ones(1,5), y! g1 T. f6 s1 N
; h$ c0 F- d8 B0 F* ?  }
- v2 W. t( z4 W! {& P) R

$ x: ^; j/ L$ z3 k$ L( `; Y+ `4 ]4 o% I  Q: g+ X% a
生成指定大小的全1矩阵' x: {, N8 o8 y0 O3 L, b/ I* l
3 S( s' M2 t7 Y3 Q$ I2 F2 n
  • a=zeros(3)
  • a=zeros(1,5)
    # ~1 K* @, N' `' V

. ?1 C1 [: J; H3 C1 w( Q+ L

8 d' I  N, a- M7 n9 q

8 k) }0 B7 q' F- q. c- P" S  |0 E9 d& O# J
生成指定大小的全0矩阵
# P; b5 _  l; ]" \
/ v8 x9 q& o0 o1 ~  ^' Q  q5 I, ]a=eye(3)
. W. f+ [+ z/ M& l% _3 S& M: F" ?# C" P% R1 @% U  |

9 m- ^, w8 t; L: Q. E4 f& w
0 X+ Z8 ?7 ^6 G. f. F! R! D生成指定大小的单位方阵
) j) {; U- Z# _9 z; n$ m9 X) e: t0 A: i! o/ S
inv([1 2;3 4])3 v( a6 L; \. O2 U

' E% R& u. w6 `: k& C: ^# ?% 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' x! z8 V  o; c  \  L
3 Y. I! y4 \/ m, M' B
size([1 2;3 4])9 O+ U+ t. M- {+ y

6 v- m. T/ |# d) n$ f- d" y! P; v, t获得矩阵的行数和列数* W8 M8 {8 P" C5 _) r3 Q) `
  m* P/ o2 x" D5 M# `: ~
8 ?1 O- b: I2 ]; }2 M9 m) _! @2 Q: U

& ?3 D5 c! _: O# V  T! |' z也可以通过
( P5 `. i$ P& t5 ~1 j$ j
+ f- ~  |. e1 ~+ r" h+ f) Csize([1 2;3 4],1)' e% O; q- W5 y  m" l2 U

% r( a# B6 p+ J3 Z+ i: {4 R7 q单独获得行数或者列数; y, I. r4 I* ]/ _& c! P# {

9 M- p9 r: k/ N3 C+ L4 w

1 @8 ?, ^! Z* {/ d
6 N; i. O0 ^8 T/ `length([1 2 3])" V" c2 Y( z9 ~/ s* N& _; w" j: r
# A1 K+ g: \8 r/ m5 x3 s& F$ r
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
/ j8 O$ A3 M2 i, y4 U' N, |$ G1 G: f8 C; c' Y1 U% Z, I, a( Y
  • max([1 2 3])
  • min([1 2 3])
    # G9 t; q3 ~4 N

' @4 I8 m+ E: t( P- O

( O5 N& x8 w" z$ s& a% ^* w
% i8 {" X; A2 v; E# v; h$ q
, [* b2 Y0 |$ m; W
获得向量的最大和最小值,也可以对矩阵操作
% }+ _( X1 I. h$ M' a% L
# R' B3 ^( x9 _3 z% _2 esort([2 1 3])
: g/ G/ i4 D4 t
; p% B- j; k$ r- l9 o: |8 S
$ A  t' \& C% N# ?6 i) E
$ x, \$ w. f: _# m: {, z
按大小对向量进行排序,也可以对矩阵操作
7 Y9 T# D, \4 n6 w
5 ?* u1 N' V+ T; psum([1 2 3])
' E+ B( i" i/ @# d: ?% l+ u& C) x" u5 d

( x. W1 O: x8 u* o6 x" n- _- \" u! K! v
求和,也可以对矩阵操作
* ~6 |% k( G" b# }1 P& b4 x3 ?. ^' E

: V: h5 Z4 u" Q6 Acumsum([1 2 3])
7 ?. T' r- Y# [6 Y% R
- S, u5 \$ @4 r7 q1 H% h- |
8 r. m4 k7 q& U* q: C7 ]
6 m. k$ ?$ p+ n  u# c# x
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! O4 k$ p" m& z2 K" z
& r) K6 ~/ s" k9 ?
diff([1 2 5 6])
* o9 _4 t% R! a& T7 B6 U  O! K; K4 q! D+ C  n3 Y6 V5 r
& C5 f6 p3 \; e) e
5 M! [8 u( N/ ^' h7 j! U3 z# Q
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
+ E  U. ^2 P7 t0 ?
+ y- P9 g: I' Y2 j; p; Pplot([1 2.5 3],[5 6 4]), p" n7 }. s) `$ c) L
8 n7 N, S! n8 ?" _2 M  D3 C( C
( a' S# q; C# @% \+ U. N8 l! A

. g$ a& f, H! u; l! O# {3 e2 T画图,需要注意的是,两个向量的长度要相等才能画图: d/ C, v  W) c9 x' S9 p
2 n9 m/ M2 K; x) x. ^6 ^% ^
exp([1 2]): W3 Y0 I- Y5 M# i, N* X: }% ^) E+ f

5 ~, e, t" b2 v2 H/ g$ T' K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。

7 u6 c8 S( X( ]) h9 |" Z9 S* I5 x9 O; R+ G

! F6 S8 f% n  R! J6 j7 a0 Q+ M; h9 _/ C; O& [
# v- Y% O7 B/ C1 n# @) L- C7 q/ B- N

; W- X% j: \8 w( \
/ t& W" V# f/ J& @( w4 \3 u- i
' O; W/ {( P. P( T# z) j3 \

8 F& u" Y2 E+ j6 N; h+ }$ Q$ G. C5 A( v
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