matlab矩阵

目录 MATLAB数据处理 冒号的作用（获取指定行列的数据） MATLAB数据处理 冒号的作用（获取指定行列的数据） a = 1 2 3 4 5 4 5 6 7 8 0 1 4 7 8 0 2 5 8 7 b = a(行，列) : b = a(1:2:4,2:2:4) 逗号前面的为行限定，后面的为列限定，改命令为获取 a 矩阵的从第1行开始，每两行取一行数据，一直到第4行，后面参数表示每一行中从第2列开始，每两列取一列数据，一直到第4列。 [起始值：步长：终点值] 其中中间的增量参数可以省略 [起始值：终点值] ，默认增量为1，方括号可以省略，起始值默认为1，终点值默认为结尾，省略表示取全部 [(start):(end)] b=a([1 2],[3 2]) 取第1 2行的第3 2列数据 省略列参数 b = a(1:2:4) 默认第1对列操作，取1，3行的第一列的数据，并转换为行向量 b=b(:) 表示将所有数据存成一列 来源： https://www.cnblogs.com/sstealer/p/11326880.html

1.sum用法 当x为矩阵时 sum(x):对矩阵的每一列进行求和，得到一个行向量 sum（x,2）:对矩阵中每一行进行求和，得到一个列向量 sum(x(:)):对矩阵中所有元素进行求和，得到的是一个数 2.exist用法 exist('b','var'）：可以用来判断是否存在变量（var）b 3.bsxfun用法 bsxfun（fun，A,B）:对两个矩阵A,B之间进行一些运算，运算方式由fun参数决定，bsxfun（）可以对A,B自动扩维，而不必使用repmat 1.判断A和B的维度是否相同，如果相同，直接运算； 2.如果A和B的维度不同，则A或者B必须有一个在某个维度上是1，该函数进行扩维后，进行相应运算 常用的操作： 4.sort用法 clear all; clc; close all; B = [2,3,6;0,2,8]; [b,idx]=sort(B);%每一列进行升序排序，b为排序后的矩阵，idx为索引矩阵，每一个元素代表行号 输出： b = 0 2 6 2 3 8 idx= 2 2 1 1 1 2 B = [2,3,6;9,2,8]; [bb,index] = sort(B,2) %矩阵每一行进行升序排序，bb为排序后的矩阵，index为索引矩阵，为排序前元素的列号 bb = 2 3 6 2 8 9 index = 1 2 3 2 3 1 来源： https:/

2019-08-07 17:50:10 %从0到10之间均匀分布的 s = 0 +(10 - 0) * rand(2, 3); %产生从a到b之间均匀分布的随机数 s = a + (b - a) * rand(n,m); %产生均值为u，方差为s的正太分配的随机矩阵 y = u + sqrt(s) * randn(n,m); %魔方矩阵 magic(5) % 产生了5*5的矩阵 %Hilbert矩阵和toeplitz矩阵 %矩阵和向量的运算 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; b = [9,8,7;6,5,4;3,2,1]; k = 3; a + b; k*a; %向量的内积 a = [1 + 5i,2,3 + 6i,7 - 2i]; b = [2 - i, 4 + 3i,3 - i,6]; s = num(conj(b).*a); %线性方程组的求解 a = [1 2 3;1 4 9;1 8 27]; b = [5, -2, 6]'; x = inv(a) * b; %矩阵的相似化简和分解 a = [0 3 3;-1 8 6;2 -14 -10] 来源： https://www.cnblogs.com/Artimis-fightting/p/11316805.html

Matlab源程序代码如下： clc clear disp ( '请输入判断矩阵A' ) A = input ( 'A=' ) ; [ n , n ] = size ( A ) % 方法 1 ： 算术平均法 Sum_A = sum ( A ) ; SUM_A = repmat ( Sum_A , n , 1 ) ; Stand_A = A . / SUM_A ; Stand_A = A . / Sum_A ; % 这样也可以的 disp ( '算术平均法求权重的结果为：' ) ; disp ( sum ( Stand_A , 2 ) . / n ) % 方法 2 ： 几何平均法 Prduct_A = prod ( A , 2 ) ; Prduct_n_A = Prduct_A . ^ ( 1 / n ) ; disp ( '几何平均法求权重的结果为：' ) ; disp ( Prduct_n_A . / sum ( Prduct_n_A ) ) % 方法 3 ： 特征值法求权重 [ V , D ] = eig ( A ) ; Max_eig = max ( max ( D ) ) [ r , c ] = find ( D == Max_eig , 1 ) ; disp ( '特征值法求权重的结果为：' ) ; disp ( V ( : , c ) . / sum ( V ( : ,