matlab矩阵

一. 二维数据曲线图 1.1 绘制二维曲线的基本函数 1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例: t=0:0.1:2*pi; x=2 * t; y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x, y); 2． 含多个输入参数的plot函数 plot函数可以包含若干组向量对，每一组可以绘制出一条曲线。含多个输入参数的plot函数调用格式为：plot(x1，y1，x2，y2，…，xn，yn) 例: x=linspace(0,2*pi,100); plot(x,sin(x),x,2*sin(x),x,3*sin(x)) 3． 含选项的plot函数 Matlab提供了一些绘图选项，用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号。这些选项如表所示： 例: 用不同的线型和颜色在同一坐标内绘制曲线 及其包络线。 x=(0:pi/100:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1]; y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); x1=(0:12)/2; y3=2*exp(-0.5*x1).*sin(2*pi*x1); plot(x,y1,'k:',x,y2,'b--',x1,y3,'rp'); 在该plot函数中包含了3组绘图参数

程序设计 1.顺序结构 数据的输入：A=input(提示信息，选项)； 数据的输出：disp(输出项) %disp函数输出格式更紧凑 程序的暂停：pause(延迟描述) 如果省略延迟时间，直接使用pause,则将暂停程序，直到用户按任意键后程序继续执行 若要强行中止程序的运行可按ctrl+c键 2.选择结构 if语句 switch语句 switch语句根据表达式的取值不同，分别执行不同的语句，switch case otherwise end switch子句后面的表达式应为一个标量或一个字符串； case子句后面的表达式不仅可以为一个标量或一个字符串，还可以为一个元胞矩阵。 try语句 try语句是一种试探性执行的语句，try catch end try语句先试探性的执行语句1，如果在执行过程中出现错误，则将错误信息赋给保留的laster变量，并转去执行语句组2 3.循环结构 for语句和while语句 for循环变量=初值：步长：终值 循环体语句 end while条件 循环体语句 end break语句和continue语句 break语句用于终止循环的执行 continue语句控制 跳过循环体中的某些语句 局部变量与全局变量 函数名称与说明 函数的调用 一般格式是：[输出实参表]=函数名(输入实参表) 注意：函数调用时，各实参出现的顺序、个数、应与函数定义时相同。

一、Matlab线性规划标准型 min ( c' * x ) s . t . Ax <= B ; 二、函数形式 linprog ( c , a , b , aeq , beq , lb , ub , x0 , options ) ; % c为目标函数系数矩阵 % a为限制条件系数矩阵，b为（不）等号右边构成的矩阵 % aeq , beq为等号限制条件 % x0为初始值，options为选项 三、例子 clear c = [ 2 ; 3 ; - 5 ] ; a = [ 2 - 5 1 ] ; b = - 10 ; aeq = [ 1 1 1 ] ; beq = [ 7 ] ; x = linprog ( - c , - a , - b , aeq , beq , zeros ( 3 , 1 ) ) ; val = c' * x ; 来源： CSDN 作者： FrankXCR 链接： https://blog.csdn.net/FrankXCR/article/details/104613294

matlab中fopen函数在指定文件打开的实例如下： *1)“fopen”打开文件，赋予文件代号。 语法1：FID= FOPEN（filename,permission） 用指定的方式打开文件 FID=+N(N是正整数)：表示文件打开成功，文件代号是N. FID=-1 : 表示文件打开不成功。 FID在此次文件关闭前总是有效的。 如果以读方式打开，matlab首先搜索工作目录，其次搜索matlab的其他目录，“permission”是打开方式参数。 打开方式参数由以下字符串确定： r 读出 w 写入（文件若不存在，自动创建） a 后续写入（文件若不存在，自动创建） r+ 读出和写入（文件应已存在） w+ 重新刷新写入，（文件若不存在，自动创建） a+ 后续写入（文件若不存在，自动创建）） w 重新写入，但不自动刷新 a 后续写入，但不自动刷新 文件的存储格式：文件打开的默认方式是：二进制。以文本方式打开，可以在方式参数“permission”中加入“t”文件将，如“rt”，“wt+” matlab中fprintf函数的具体使用方法实例如下： fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中。其调用格式为： 数据的格式化输出：fprintf(fid, format, variables) 按指定的格式将变量的值输出到屏幕或指定文件 fid 为文件句柄，若缺省，则输出到屏幕 1

ones() 和zeros() ones(n) 生成nxn全一矩阵 ones(m,n)生成mxn全一矩阵 zeros类似，是全0矩阵 cov() cov(x)输出x方差 cov(x,y)输出2阶矩阵： ( D ( x ) c o v ( x , y ) c o v ( x , y ) D ( y ) ) \begin{pmatrix} D(x)&cov(x,y)\\ cov(x,y)&D(y)\end{pmatrix} ( D ( x ) c o v ( x , y ) ​ c o v ( x , y ) D ( y ) ​ ) 操作矩阵 矩阵A，A(2,3)第二行第三个 A（1：10，3）第三列第一个到第10个 来源： CSDN 作者： Andrew_reid 链接： https://blog.csdn.net/Andrew_reid/article/details/104544039

1 matlab概貌 MATLAB是MATrix LABoratory（矩阵实验室）的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。matlab是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，matlab还可以用来创建用户界面及与调用其它语言（包括C、C++、Java、Python和FORTRAN）编写的程序。 关于matlab的版本，到7.1版为止matlab的版本编号均以数字来命名，例如R7，R12.1，R14 SP1等；从7.2版开始，编号以年份来命名，每年3月份推出的用a表示，9月份推出的则以b表示，例如R2006a代表2006年3月推出的版本，R2009b指2009年下半年推出的版本，在本文所成之日最新版的为R2019b。 2 强大的工具箱 尽管MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱（Toolbox）它也适合不同领域的应用，例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。另外还有一个配套软件包Simulink，提供一个可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等。 3 matlab语言 matlab不仅仅只是一款计算绘图软件，它也是一门编程语言，平时使用matlab软件时在命令行窗口输入的语句就是matlab语言。

find()命令的使用 首先看help命令下，find函数的用法： 基本功能： 找出矩阵中不为0的 位置 >>>X = [1 0 -3 -4 0 0 0 8 9]; >>>find(X) 1 3 4 8 9 拓展： find(X,3)%表示输出前面三个不为0的位置 find(X,3,'first')%正序查找 find(X,3,'last')%逆序查找 矩阵查找 首先matlab矩阵的存储是按照一列一列存储的 X = [1 0 -3;-4 0 0; 0 8 9]; find(X) 结果： 因此我们只要按列去数即可 输出时候还想保留位置与数值 [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___) %row表示行，col表示列 %至少需要前两个参数，v表示可以返回对应位置的值 查找具体数值 find(x==-3) %结果会是7，任然是按列计算 来源： CSDN 作者： nishizzma 链接： https://blog.csdn.net/qq_44671752/article/details/104444447

MATLAB是一款数值和矩阵计算软件，兼有强大的时域系统以及电力仿真Simulink模块，这使得MATLAB在工程领域有着难以取代的地位。不过受限于面向过程的开发逻辑，较大的体积和繁琐的安装、破解流程，以及正版昂贵的特性，加之并不太活跃的官方以及社区支持，对于普通用户和数据分析用户，以及开发项目的纯程序员一直不友好，MATLAB在编程语言界的地位也一直不太高，且有逐年下降的趋势。相比之下，Python具有体积小巧，第三方库包多，社区数量多且用户活跃度高的优点，许多大学和机构都有Python的支持和开发项目。Python也由于其igraph包丰富的绘图能力而被许多视觉处理以及图论方向的学者青睐。不过Python对于矩阵和向量运算的格式要求较高，即便是数值矩阵计算模块numpy也不如Matlab灵活，运算速度也不如MATLAB快。不过这两种语言同为脚本语言，语法上也有诸多的相似，精通一种语言的人上手另一种起来还是相对较快的。 出于各种考虑，Python和MATLAB中都已经添加了对方的函数接口，可以在MATLAB脚本中直接调用Python函数，Python代码中也可以直接调用MATLAB函数和变量，其便捷程度几乎与直接在Python IDLE或是MATLAB工作区中调用一样。为了结合两种编程语言在工程领域和非工程项目领域各自的优点，学习调用对方函数的方法是很有必要的。

教程1-基本操作与矩阵输入 变量 查看变量的属性 命名变量注意点 清除变量 format函数-控制数值的显示格式 矩阵 向量 Array indexing(数组索引) 方法1-由行列确定 方法2-由排序确定（按列数） 替换元素-索引的应用 colon operator-快速建立等差数列 array concatenation-构造增广矩阵 array manipulation-矩阵加减乘除等 some special matrix 矩阵的常见函数 变量 查看变量的属性 方法1 ：工作区-双击变量 有几乘几以及精度信息： 方法2 ：comand窗格输入whos 命名变量注意点 不要用内置的函数名和关键字命名，不然可能用错含义 如下命令可以查看内置的keyword有哪些 iskeyword 清除变量 清除全部 clear 清除A变量 clear A format函数-控制数值的显示格式 format short：默认格式，小数点后保留4位 format long：有效数字16位 format short e：有效数字5位加3位指数 format long e：有效数字16位加3位指数 format bank：保留两位小数位 format +：只显示正负 format rat（or rational）：有理数，即分数形式 矩阵 向量 行向量 A=[1 2 3] 列向量 B=[1;2;3]

特殊矩阵 通用特殊矩阵 zeros函数：产生全0矩阵，即零矩阵。 ones函数：产生....1矩阵，即幺矩阵。 eye函数：产生对角线为1的矩阵，当矩阵是方正时，得到单位矩阵。 rand函数：产生（0,1）区间均匀分布的随机矩阵。 randn函数：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ zeros（m）：产生mxm的零矩阵。 zeros(m,n):....mxn... zeros(size(A)):产生跟A相同大小的矩阵，A是几维，零矩阵为几维。 fix(a+(b-a+1)*x):产生[a,b]区间上均匀分布的随机数。 u+fx:均值为u,方差为f^2的随机数。 eye(m,n)产生mxn的单位矩阵、 m与n不相等时，则会产生一行或一列0. （1）魔族矩阵：magic(3) 每行，列对角都为15（1+2+3+...+n^2）/n=(n+n^3)/2 （2）范德蒙矩阵：v=[v1,v2....，vn]; ... vander(v)..............vander(1:5) (3)希尔伯特矩阵 （4）伴随矩阵 （5）帕斯卡矩阵 根据：二项式定理，(x+y)