本文由 发布，转载请注明出处，如有问题请联系我们！ 发布时间: 2021-08-01matlab累加求和函数怎么输入-matlab累加求和for循环

这节将详细介绍常见的引流矩阵和向量运算指令。相关更高級的指令，请应用指令协助开展检索。內容如下所示:

Cat联接列阵。

>> �t 联接二维数组A = [1 2; 3 4]B = [4 5; 6 7]�t(2, A, B)等同于[A, B];按行联接cat(2,A,B)�t(1, A, B)等同于[A; B].按列联接cat(1,A,B)A = 1 2 3 4B = 4 5 6 7ans = 1 2 4 5 3 4 6 7ans = 1 2 3 4 4 5 6 7

搜索非零原素的数据库索引或符合条件值。

>> A = [0 1 0 2 3] %空间向量状况find(A)A = 0 1 0 2 3ans = 2 4 5 >> find(A,2) % 回到前2个非0結果ans = 2 4 >> A = [1,0;0 3] % 引流矩阵状况，結果为逐列将A的原素开展排列[1 0 0 3],因此結果为 1 4A = 1 0 0 3>> find(A)ans = 1 4 >> A = [0 1 2 3 4 5]find(A>2) % 搜索达到某一标准状况A = 0 1 2 3 4 5ans = 4 5 6

长短测算原素的总数。

>> % length 测算原素总数A = [1 2 3]length(A)B = [1 2 3;3 4 5]length(B) %length(a)表明引流矩阵a的最高的长短，即max(size(a)) 相当于3，由于2和3中较大是3；A = 1 2 3ans = 3B = 1 2 3 3 4 5ans = 3

Linspace按时建立空间向量。

>> %linspace 建立空间向量 使用方法:linspace(a,b,N) 相当于 [a:(b-a)/N:b]linspace(1,10,5)[1:2.25:10]ans = 1.0000 3.2500 5.5000 7.7500 10.0000ans = 1.0000 3.2500 5.5000 7.7500 10.0000

多数室内空间建立一个多数区段空间向量。

%logspace 建立空间向量 %使用方法1.logspace(X1,X2)，即在10^X1-10^X2范畴内定距造成50个行向量； %2.logspace(X1,X2,N)，即在10^X1-10^X2范畴内定距造成N个行向量。>> logspace(1,10)logspace(1,10,10)ans = 1.0e 10 * Columns 1 through 5 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 6 through 10 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 11 through 15 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 16 through 20 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 21 through 25 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 26 through 30 0.0000 0.0001 0.0001 0.0001 0.0002 Columns 31 through 35 0.0003 0.0005 0.0008 0.0012 0.0018 Columns 36 through 40 0.0027 0.0041 0.0063 0.0095 0.0146 Columns 41 through 45 0.0222 0.0339 0.0518 0.0791 0.1207 Columns 46 through 50 0.1842 0.2812 0.4292 0.6551 1.0000ans = 1.0e 10 * Columns 1 through 5 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Columns 6 through 10 0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000

Max回到较大的原素。

>> %C = max(A) 回到一个二维数组各不一样维中的较大原素。%[Y,U]=max(A)：回到行向量Y和U，Y空间向量纪录A的每列的最高值，U空间向量纪录每列最高值的号码。%假如A是一个空间向量，max(A)回到A中的较大原素。%假如A是一个引流矩阵，max(A)将A的每一列做为一个空间向量，回到一个行向量,空间向量的第i个原素是引流矩阵A的第i列上的最高值。A = [1 3 5; 3 9 0; 9 2 1]max(A)[Y,I] = max(A)A = 1 3 5 3 9 0 9 2 1ans = 9 9 5Y = 9 9 5I = 3 2 1

Min回到最少的原素(如同max实际操作一样)。

Prod回到列向量的乘积。

>> %B = prod(A)；将A引流矩阵不一样维的原素的相乘回到到引流矩阵B。%若A为空间向量，回到的是其全部原素的积；%若A为引流矩阵，回到的是按列向量的全部原素的积，随后构成一行向量。A = [1 2 3]prod(A)A = [1 2 3; 4 5 6]prod(A)A = 1 2 3ans = 6A = 1 2 3 4 5 6ans = 4 10 18

重构更改尺寸。

%reshape 原素同样状况下，对A逐列扫描仪，对B逐列添充>> A = [1 2 3; 2 3 4; 3 4 5; 6 7 8; 1 2 3 ]A = 1 2 3 2 3 4 3 4 5 6 7 8 1 2 3>> size(A)ans = 5 3>> reshape(A,3,5)ans = 1 6 3 2 5 2 1 4 3 8 3 2 7 4 3

尺寸测算二维数组尺寸。

>> %size 获得引流矩阵的个数和行数 注：length()=max(size()).A = [1 2 3]size(A)A = [1 2 3 ; 2 3 4]size(A)A = 1 2 3ans = 1 3A = 1 2 3 2 3 4ans = 2 3

排列对每一列开展排列。

%sort 默认设置状况下，对空间向量或引流矩阵（案例）开展降序排列>> A = [1 2 3]sort(A)A = [1 2 3 ; 3 4 1]sort(A)A = 1 2 3ans = 1 2 3A = 1 2 3 3 4 1ans = 1 2 1 3 4 3 >> sort(A,2))% 对行向量排列ans = 1 2 3 1 3 4

对每一列求饶。

>> % sum 默认设置状况下，测算行向量的累积結果A = [1 2 3]sum(A) % 默认设置按行向量A = 1 2 3ans = 6>> sum(A,2) % 按行向量ans = 6>> sum(A,1) % 按列向量ans = 1 2 3

双眼造就了一个真实身份引流矩阵。

>> %Y = eye(n)：回到n*n单位矩阵；%Y = eye(m,n)：回到m*n单位矩阵；eye(3)ans = 1 0 0 0 1 0 0 0 1>> eye(3,4)ans = 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0

one建立一个二维数组。

>> %ones的效果是造成全1引流矩阵，ones(N)是制造一个N*N的全1引流矩阵 ones(3) ans = 1 1 1 1 1 1 1 1 1>> ones(3,2)ans = 1 1 1 1 1 1

零建立一个零二维数组。

>> %zeros的效果是造成全0引流矩阵，zeors(N)是制造一个N*N的全0引流矩阵 zeros(3)ans = 0 0 0 0 0 0 0 0 0>> zeros(2,4)ans = 0 0 0 0 0 0 0 0

实数计算单数的实数一部分。

>> %real 测算单数实数一部分 A = 1 - 2i real(A)A = 1.0000 - 2.0000ians = 1

Imag测算复数的虚部。

>> %imag 测算单数虚数一部分 A = 1 - 2i imag(A)A = 1.0000 - 2.0000ians = -2

测算abs或模单数的平方根(单数实部和虚部平均数的算术平方根:ABS (x) = sqrt(实数(x) .2 imag (x) .2))。

>> �s 测算平方根或是对单数求模 A = -3 abs(A)A = -3ans = 3 >> A = [1 -2] abs(A)A = 1 -2ans = 1 2 >> A = 1 - 2i abs(A)A = 1.0000 - 2.0000ians = 2.2361

Rand转化成分布均匀的随机数字。

>> % rand 转化成分布均匀随机数字 % rand(n)：转化成0到1左右的n阶随机数字矩阵 % rand(m,n)：转化成0到1左右的m×n的随机数字引流矩阵rand(3)ans = 0.8147 0.9134 0.2785 0.9058 0.6324 0.5469 0.1270 0.0975 0.9575>> rand(3,4)ans = 0.9649 0.9572 0.1419 0.7922 0.1576 0.4854 0.4218 0.9595 0.9706 0.8003 0.9157 0.6557

Randon转化成规范的标准正态分布随机数字，其使用方法与Rand一致。