Matlab二维数组及其应用
MATLAB高级数据结构
dim为1:上下并排合并 dim为2:左右水平合并 举例
• 改变结构数组的字段
1）增加新字段： 数组名. 字段名＝值的方式直接添加即可; 2）删除某字段,应用rmfield（）命令,格式为: new=rmfield(数组名,‘字段名’) 举例
• 取得字段名：
使用fieldnames()可返回结构数组中所有字 段的名称，如： 段的名称 如： All＝fieldnames(a)
4 异质数组与结构数组的转换
• 异质数组转换为结构数组：(举例） Cell2struct()命令 语法：s=cell2struct(values,fields,2) 语法 s=cell2struct(values fields 2) • 结构数组转换为异质数组：(举例） Struct2cell（）命令，将所有字段值转换为 异质数组 语法：c＝struct2cell(结构数组名)
3.取用
a).取用某一元素,可用如F=B{1,2}的 Content Indexing方式; b).若同时取用多个元素,则用H=B(2,:) 的Cell Indexing方式.
4.其他相关命令
• 预置一个空的数组 Cell（m，n）命令 • 删除某行或列 命令形式 • 改变结构 Reshape（）命令 • 数值数组转换为异质数组 num2cell（）命令 举例 举例 如:B(1, :)=[ ]
b).使用struct命令,格式为: a=struct(field1,value1,field2,value 2……) 其中field1…为字段名, value1…为字 段包含的数据.
举例
注意: • 同字段多个字段值同时输入时使用 异质数组。此时,Matlab会将之中每 个元素分别存入该结构数组对应的 字段中. • 结构数组可嵌套,即其中可包含另一 个结构数组. 举例
Matlab数值数组
4、矩阵加法
定义 设有两个m×n矩阵
a11
A
a21
a12 a1n
b11
a22
a2n
B
b21
b12 b1n
b22
b2n
am1
am2
amn
bm1
bm 2
bmn
a11 b11
矩阵 C
a a jn ) 1 j1 2 j2
记
anjn Det(aij )
an1 an2
ann
i a a 1 j1 2 j2 anjn是取自不同行、不同列的n个元素的乘积；
ii行标按自然顺序排列，列标排列的奇偶性 j1 j2 jn
决定每一项的符号；
iii 表示对所有的j1 j2 jn构成的n!个排列求和
生成一个 m 行 n 列的元素全为 1 的矩阵, m=n 时可写为 ones(n)
生成一个主对角线全为 1 的 m 行 n 列矩阵, m=n 时可简写为 eye(n)，即为 n 维单位矩阵
magic(n)
生成魔方数组，各行、列之和 = (1+2+……+n2 )/n
diag(v,k) rand(m,n) randn(m,n)
手工计算行列式是非常繁琐的，特别是高阶行列式。 Matlab中，行列式由函数 det( ) 实现。
练习：求下面的行列式
122
2
1 0 2 5
222
2
1 2 1 3
D1 2 1 0 1
D2 2 2 3
2
Matlab——数组与矩阵
Matlab——数组与矩阵1 一维数组（向量）的创建1.1 直接输入法从键盘直接输入元素，列与列之间的数据用逗号或空格分隔，行与行之间的数据用分号分隔。
a=[1;2;3] 生成列向量b=[1,2,3] 生成行向量c=[1 2 3] 生成行向量说明：在一行中写多条语句时，逗号和分号可作为语句间的分隔符。
如果用分号，则命令窗不显示运行结果。
1.2 冒号生成法用于产生递增或递减的等差数列。
格式：初值:步长:终值说明：步长为1时可以省略。
a=1:2:6b=1:61.3 定数线性采样法用于产生起止于两点之间的n 个数据点。
格式：x = linspace(a,b,n)b= linspace(1,6,6) b=1:6说明：n 的默认值是100。
1.4 拼接法利用已有的一维数组创建新的一维数组。
将两个行向量或列向量拼接为一个行向量或列向量，也可以利用冒号抽取其中的部分数据生成新的一维数组。
行向量拼接：用方括号和逗号a3= [a1,a2]列向量拼接：用方括号和分号b3= [b1;b2]向量的抽取：用冒号a4= a3(1:2:end)抽取a3 中的奇数位置的元素组成新的数组例1 创建两个不同的一维行向量和列向量，并利用这两个向量拼接成一个新的行向量和列向量，然后再由新向量中的奇数位置元素组成新的向量。
x1= 1:3x2= linspace(5,20,4)x= [x1,x2]y1=[1:3]’y2= linspace(5,20,4)’y= [y1;y2]x3= x ( 1:2:end)y3= y ( 1:2:end)2 一维数组中元素的提取利用圆括号和索引号。
A= [1 2 3 4 5]a3=A(3)提取第3个元素3 二维数组（矩阵）的创建3.1 直接输入法从键盘直接输入元素。
输入规则如下：（1）矩阵元素必须在方括号内；（2）同行元素之间用空格或逗号隔开；（3）行与行之间用分号或回车符隔开；（4）元素可以是数值、变量、表达式或函数；（5）矩阵的维数不必预先定义。
matlab 中引用数组的一列
一、介绍Matlab及其数组的定义Matlab是一种强大的数学软件，广泛应用于工程、科学和金融等领域。
在Matlab中，数组是一种基本的数据结构，用于存储和处理多个元素的数据。
二、数组的定义和操作在Matlab中，数组可以是一维的（向量）、二维的（矩阵）或者多维的。
数组的元素可以是数值、字符、逻辑值等。
我们可以通过以下方式定义一个数组：1. 定义一维数组```matlabA = [1 2 3 4 5];```2. 定义二维数组```matlabB = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];```3. 引用数组的一列当我们需要引用数组的一列时，可以使用以下方式：对于二维数组B，引用第二列的元素```matlabB(:,2)```对于多维数组，可以使用类似的方法引用特定的列。
三、实例分析以一个简单的实例来说明如何在Matlab中引用数组的一列。
假设有以下二维数组C：```matlabC = [10 20 30; 40 50 60; 70 80 90];```现在我们需要引用数组C的第三列，可以使用如下方式：```matlabC(:,3)```运行以上代码，输出结果为：```matlabans =306090```通过以上实例可以看出，通过在引用数组时采用C(:,3)的方式，即可快速方便的获得数组C的第三列元素。
四、总结在Matlab中引用数组的一列是非常简单和方便的，通过使用索引的方式，可以快速准确的获取到所需的列元素。
这种方式在处理大量数据时非常有效，能够提高程序的效率和可读性。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解Matlab中数组的引用操作。
在Matlab中引用数组的一列是非常常见和实用的操作，特别在数据处理和分析的过程中，经常需要提取特定的列信息。
除了上面介绍的基本操作外，Matlab还提供了一些高级的方法来引用数组的一列，让我们来逐步深入了解。
1. 使用逻辑索引除了使用数字索引来引用数组的一列外，我们还可以使用逻辑索引。
MATLAB-3数组运算
26
23
(3) 若参与逻辑运算的是两个同维矩阵，那么运算 将对矩阵相同位置上的元素按标量规则逐个进行。 最终运算结果是一个与原矩阵同维的矩阵，其元 素由1或0组成。
(4) 若参与逻辑运算的一个是标量，一个是矩阵， 那么运算将在标量与矩阵中的每个元素之间按标 量规则逐个进行。最终运算结果是一个与矩阵同 维的矩阵，其元素由1或0组成。
>> F./E ans = 1.0000 2.0000 2.3333 0.5000 1.0000 1.3333 0.4286 0.7500 1.0000 >> E*F ans = 14 32 50 32 77 122 50 122 194 >> E.*F ans = 1 8 21 8 25 48 21 48 81
5
多维数组的建立
4. 利用函数repmat生成多维数组
C=ones(2,3) repmat(C,[1 1 3]) % repmat写出类似reshape的 repmat(C,1,1,3)将显示出错 提示：repmat是通过数组复制创建多维数组的，上面的代码即 是将数组C在行维和列维分别复制一次，然后再页维复制三次得 到2×3×3的三维数组。
多维数组及其运算
1
多维数组的定义
在MATLAB 的数据类型中，向量可视为一维数组，
矩阵可视为二维数组，对于维数超过2的数组均可
视为「多维数组」简称N-D Arrays。
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将两个二维数组叠在一起，就构成三维数组，第三维称 为「页」(Page)，其中每一页包含一个由行和列构成的 二维数组，如下图所示：
6
多维数组的建立
5. 利用函数cat生成多维数组
a=zeros(2); b=ones(2); c=repmat(2,2,2); D=cat(3,a,b,c) D=cat(4,a,b,c) %创建三维数组 %创建4维数组。
Matlab二维数组及其应用
Matlab:二维数组及其应用二维数组实际上也是一个矩阵。
应此直接创建一个矩阵就行。
创建的方法你应该会吧，就是直接按行方式输入每个元素：同一行中的元素用逗号（，）或者用空格符来分隔，且空格个数不限；不同的行用分号（；）分隔。
所有元素处于一方括号（[ ]）内。
比如，创建一个3×5的矩阵（对应3×5的二维数组）A = [12 62 93 -8 22; 16 2 87 43 91; -4 17 -72 95 6]A =12 62 93 -8 2216 2 87 43 91-4 17 -72 95 6当然也可以用专门用来创建多维数组的cat函数来创建。
具体如下：函数cat格式A=cat(n,A1,A2,…,Am)说明n=1和n=2时分别构造[A1；A2]和[A1，A2]，都是二维数组，而n=3时可以构造出三维数组。
例如：>> A1=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];A2=A1';>> A3=cat(2,A1,A2)A3 =1 2 3 1 4 74 5 6 2 5 87 8 9 3 6 9这样A3就是一个二维数组此外还有诸如特殊矩阵的创建方法等这里就不列举了你可以百度或者Google一下二维数组的变换我还不太确定你的意思：这里就提供几个矩阵的操作：1.矩阵的变维矩阵的变维有两种方法，即用“：”和函数“reshape”，前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作；而后者是对于一个矩阵的操作。
（1）“：”变维例1-48> A=[1 2 3 4 5 6;6 7 8 9 0 1]A =1 2 3 4 5 66 7 8 9 0 1>> B=ones(3,4)B =1 1 1 11 1 1 11 1 1 1>> B(:)=A(:)B =1 7 4 06 3 9 62 8 5 1（2）Reshape函数变维格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵BB = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×…B = reshape(A,[m n p…]) %同上B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小，元素个数与A中元素个数相同。
MATLAB基础教程第2章
第二章 数组、矩阵及其运算
2.1 数组的创建和寻访
例2-2 一维数组的生成与访问
命令：X=rand(1,5) 命令：X(3) 命令：X([1 2 5]) 命令：X(1:3) 命令：X(3:end) 命令：X(3:-1:1) 命令：X(find(X>0.5)) 命令：X([1 2 3 4 4 3 2 1])
第二章 数组、矩阵及其运算
2.2 矩阵的运算
例2-6 矩阵的乘法（接着上面的例子） A*B 3*A
注意：矩阵相乘时要求A的列数等于B的行数
第二章 数组、矩阵及其运算
2.2 矩阵的运算
A/B（矩阵右除）表示的是方程X*B=A的解 A\B（矩阵左除）表示的是方程A*X=B的解
例2-7 矩阵的除法（ 见教材P.23）
第二章 数组、矩阵及其运算
2.3 数组的运算
1、数组的基本运算
例2-8 （ 见教材P.25）
第二章 数组、矩阵及其运算
2.3 数组的运算
数组运算和矩阵运算指令对照表
数组运算 指令 A.’ A=s A+s,A-s s.*A s./A,A.\s A.^n A+B,A-B A.*B A./B B.\A 含义 非共轭转置，相当于conj(A’) 把标量s赋给A中每个元素 标量s分别于A的元素之和（差） 标量s分别于A的元素之积 S分别被A的元素除 A的每个元素自乘n次 对应元素相加（减） 对应元素相加（乘） A的元素被B的对应元素相除 （与上相同） A^n A+B,A-B A*B A /B B\A 方阵A自乘n次 矩阵和（差） 同内维矩阵相乘 A右除B A左除B S*A 标量s分别于A的元素之积 A’ 指令 共轭转置 矩阵运算 含义
第二章 数组、矩阵及其运算
2、MATLAB(数组、向量运算)
数组函数
• 数组元素的求和：
• sum() • cumsum()
• 数组元素的求积：
• prod() • cumprod()
• 数组元素的平均值：
• Mean()
• 数组元素的最大（小）值：
• max() • std() min()
• 数组元素的标准偏差：
二维数组操作函数
cat flipud 把“大小”相同的若干数组，沿“指定维”方向，串接成高 维数组 以数组“水平中线”为对称轴，交换上下对称位置上的数组 元素
一维数组的创建
(4) 对数等分 y=logspace(x1,x2,n) 其中：表示在10x1和10x2之间插入n-2个数 n代表的是点的数目，即分成n-1分， 步长应当是10(x2-x1)/(n-1)；若n<2,则返回10x2。 例：>>y=logspace(2,5,5) >>y=logspace(0,5,6) >>y=logspace(2,5,1)
二维数组的创建
(1)逐个元素输入法 例： 创建一个２行３列的数组 >>a= [1 2 3;4 5 6] (2)由一维数组构成 >>a=1:2:9,b=2:2:10 >>c=[a,b],d=[a;b] (3)由函数生成
常见的二维数组生成函数
zeros(m,n) 生成一个 m 行 n 列的零矩阵，m=n 时可简写为 zeros(n)
一维数组中子数组的寻访和赋值
• 【例】子数组的寻访（Address）。 x([1 2 5]) x(1:3) x(3:end) x(3:-1:1) x(find(x>0.5)) • 【例】子数组的赋值（Assign）。 x([1,4])=[2,7] x([1,4])=10
matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释
matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下编写：1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中，连通区域是常见的概念，它代表了具有相同像素值或特定属性的像素的集合。
本文将主要介绍使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域的求解方法。
二维坐标数组是一种常见的数据结构，用于存储和表示二维平面上的图像、地理信息等。
连通区域的求解在许多应用中都具有重要意义。
例如，在图像处理中，我们经常需要对目标进行分割和提取，而连通区域的求解可以帮助我们实现这一目标。
此外，在计算机视觉领域，连通区域的应用也非常广泛，如对象识别、目标跟踪等。
在正文部分，我们将首先介绍二维坐标数组的定义和特点，包括如何表示和访问数组中的元素。
然后，我们将详细解释连通区域的概念和应用，以及常见的连通区域求解算法和技术。
最后，在结论部分，我们将总结本文所介绍的二维坐标数组求解连通区域的方法，并给出相关实验结果和分析。
通过本文的阅读，读者将能够了解和掌握使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域求解的方法和技巧，从而在实际应用中能够灵活运用和扩展相关算法。
希望本文能够对读者在数字图像处理和计算机视觉领域的学习和研究工作有所帮助。
文章结构部分可以根据文章的主要内容和逻辑，介绍文章的主要章节和各个章节的内容概要。
下面是1.2 文章结构部分的内容示例：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述：第二部分：正文本部分主要介绍了二维坐标数组的定义和特点，并深入探讨了连通区域的概念和应用。
首先，我们将对二维坐标数组进行详细的定义，并解释其在实际问题中的应用。
其次，我们将介绍连通区域的概念和特点，并展示其在图像处理、地理信息系统等领域的广泛应用。
第三部分：结论本部分将重点讨论二维坐标数组求解连通区域的方法，并对实验结果进行分析。
我们将介绍一种有效的算法，基于二维坐标数组的特点，实现连通区域的快速求解。
同时，我们将通过实验结果验证该算法的准确性和效率，并分析不同参数对算法性能的影响。
计算机软件及应用matlab
2024/10/14
Matlab Language
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2.2.2、创建一维数组变量（续）
列向量的创建
使用方括号“[ ]”操作符，使用分号“;”分 割行。
【例2-5】键入并执行x= [1; 2; 3]
X=1 2 3
使用冒号操作符
【例2-6】键入并执行x= (1:3)’ % “ ’ ”表示矩阵的转 置
>>a=[1 2 3]; b=[2 3 4]; >>c=[a;b]; >>c1=[a b];
第二种方法：函数方法
函数ones(生成全1矩阵)、zeros (生成全0矩阵) 、reshape “help elmat”获得基本的矩阵生成和操作函数列表 【例3-4】创建全1的3x3数组。 >>ones(3) 【例3-5】创建全1的3x4数组。 >>ones(3,4)
该函数生成一个由n个元素组成的行向量； x1为其第一个元素； x2为其最后一个元素； x1、x2之间元素的间隔=(x2-x1)/(n-1)。 如果忽略参数n，则系统默认生成100个元素的行向量。
【例2-4】键入并执行x= linspace(1,2,5) x=1.0000 1.2500 1.5000 1.7500 2.0000
ans = 1.0000 3.2500 10.0000
2024/10/14
Matlab Language
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4、数组元素的标识与寻访 （续）
>>a(1:3) %寻访前3个元素组成的子数组
ans =
1.0000 3.2500 5.5000
>>a(3:-1:1) %由前3个元素倒序构成的子数组
matlab 一维数组转变为二维数组的函数
一维数组转变为二维数组的函数在MATLAB中是一个非常常见且有用的操作。
通过这个函数，我们可以便捷地将一维数组转换为满足我们需求的二维数组，从而更好地进行数据处理和分析。
接下来，我将深入探讨这个主题，帮助你全面了解该函数的使用方法和潜在应用场景。
1. 了解一维数组和二维数组在开始讨论一维数组转变为二维数组的函数之前，让我们先回顾一下一维数组和二维数组的概念。
一维数组是一种线性排列的数据结构，它只有一行，而二维数组则是由多个一维数组组成的数据结构，通常是由多行多列组成。
在MATLAB中，我们经常会遇到需要将一维数组转为二维数组的情况，比如在矩阵运算、数据处理和图像处理中。
2. 使用函数将一维数组转变为二维数组在MATLAB中，有一个非常实用的函数可以实现一维数组转变为二维数组的功能，那就是`reshape`函数。
通过`reshape`函数，我们可以按照我们需要的行数和列数，将一维数组重新排列成二维数组。
我们有一个一维数组`A`，我们可以使用`B = reshape(A, m, n)`来将其转变为一个m行n列的二维数组B。
3. 应用场景举例接下来，让我们通过几个实际的应用场景来说明一维数组转变为二维数组的函数在MATLAB中的重要性。
当我们需要进行图像处理时，图像往往以一维数组的形式存储，我们可以利用`reshape`函数将其转为符合图像尺寸的二维数组，以便进行后续处理。
当我们进行大规模数据处理或矩阵运算时，一维数组转变为二维数组可以更好地满足数据处理和运算需求。
4. 个人观点和理解从个人观点来看，一维数组转变为二维数组的函数在MATLAB中发挥了非常重要的作用。
它不仅方便了我们在数据处理和图像处理中的操作，还提高了代码的可读性和灵活性。
通过灵活运用`reshape`函数，我们可以更高效地处理各种数据，并更好地实现我们的算法和模型。
总结回顾在本文中，我们深入探讨了一维数组转变为二维数组的函数在MATLAB中的重要性和使用方法。
MATLAB应用 MATLAB数据及运算
第2章MATLAB数据及运算2．1 变量及其操作一、变量命名规则1．变量名、函数名对字母大小写是敏感的myfile与MyFile表示不同的变量sin是MATLAB定义的正弦函数名，但SIN、Sin都不是2．变量名的第一个字符必须是英文字母3．变量名最多可包含63个字符(英文、数字和下划线)4．变量名中不能包含空格、标点my_exemple12是合法的变量名，12exemple、_exemple12、my exemple12、my.exemple12是非法变量名二、MATLAB默认的预定义变量每当MATLAB启动时，不经定义和赋值就会产生一些变量，称为MATLAB 默认的预定义变量这些变量都可以重新赋值。
但最好不要对这些变量名重新赋值例1 用键盘在MATLAB指令窗中输入以下内容epseps ——机器的浮点运算误差限。
PC机上eps的默认值为2.2204×10-16，若某个量的绝对值小于eps，则可以认为这个量为0。
例2 用键盘在MATLAB指令窗中输入以下内容1/0，1.e1000，log(0)Inf ——无穷大量+ ∞的MATLAB表示，也可以写成inf 。
同样地，- ∞可以表示为- Inf 。
在MATLAB 程序执行时，即使遇到了以0 为除数的运算，也不会终止程序的运行，而只给出一个“除0”警告，并将结果赋成Inf ，这样的定义方式符合IEEE 的标准。
从数值运算编程角度看，这样的实现形式明显优于C语言。
例3 用键盘在MATLAB指令窗中输入以下内容0/0，inf/inf，inf*0注意在MATLAB 中，即使遇到以0为除数的运算，程序也不会终止运行。
这时只给出一个警告，并将结果赋给inf 或NaNNaN —— 不定式（ not a number ) ，通常由 0 / 0 运算、Inf / Inf 及其他可能的运算得出。
NaN 是一个很奇特的量，如 NaN 与Inf 的乘积仍为 NaN 。
《MATLAB程序设计》第4章数组及应用
0x0012FF68 a[0] 0x0012FF6C a[1] 0x0012FF70 a[2] 0x0012FF74 a[3]
数组元素
0x0012FF78 a[4]
0x0012FF7C a[5]
8
一维数组在内存中的存储形式
说明：
（1）数组名a表示内存首地址，是地址常量。
（2）数组a中每个数组元素占的内存空间根据 数组类型确定，整个数组占的内存为：数组元 素个数乘以每个元素所占内存空间如： int a[10]; 4×10=40 float b[20]; 4×20=80 double c[5]; 8×5=40 char d[8]; 1×8=8
第4章 数组
教学内容
数组的定义及应用
字符串处理函数
几个常用算法：排序算法（选择排序、
冒泡排序）
1
第4章 数组
重点、难点
数组的定义及应用
常用算法的设计（选择排序、
冒泡排序）
2
第4章 数组
教学目标
熟练掌握数组的定义及应用
掌握字符数组的定义及应用
掌握常用的字符串处理函数
熟练掌握几个常用算法：排序
算法（选择排序、冒泡排序）
分析：所谓转置就是将矩阵的行列互换，即将 a矩阵 的a[i][j]元素变成b矩阵的b[j][i]。
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#include <iostream> using namespace std; int main() { int a[3][4] ={{1,2,3,4},{3,4,5,6},{5,6,7,8}}; int b[4][3],i,j; for(i=0;i<3;i++) //输出二维数组a[3][4] { for(j=0;j<4;j++) cout<<a[i][j]<<" "; cout<<endl; } for(i=0;i<4;i++) //将矩阵a转置给矩阵b for(j=0;j<3;j++) b[i][j]=a[j][i]; for(i=0;i<4;i++) //输出二维数组b[4][3] { for(j=0;j<3;j++) cout<<b[i][j]<<" "; cout<<endl; } return 0;}
二.数值数组及其运算(matlab)
例2.2 基本数据类型
clear v=2000; v_s=size(v); n='green'; n_s=size(n); house={v;n} %1*1数值数组 %数值数组的大小 %字符串数组 %字符串数组的大小 %元胞数组
演示
2.1.1 一维数组的创建
逐个元素生成法 冒号生成法
通用格式为：x=a : inc : b 冒号不能省，且必须在英文状态下输入； 步长inc可取正数或负数，缺省时默认值为1。
2.2 二维数组的创建和寻访
二维数组结构和矩阵相同，当带线 性变换的含义时，数组就是矩阵。
例2.5 二维数组的基本操作
A = [ 1 2 3 ; 4 , 5 , 6 ]; %输入二维数组A B = [ 1 2 4 ; 8 16 32 ]; %输入二维数组B %C = A + B %二维数组C的元素等于A、B对应元素的和 %D = log2 ( B ) %对B的每个元素求以 2 为底的对数构成数 %组D
A = [ 1 4 7 ; 2 5 8 ; 3 6 9 ];
a5=A([1 3;2 6]) %取单下标为1、3、2、6的元素构成子数组 %a5（2×2） %a6=A([1 3 2 6]) %取单下标为1、3、2、6的元素构成子数组 %a6 (1×4) %L1=logical([1 0 1])
演示
2.2.3 二维数组子数组的寻访和赋值（续）
2.1一维数组的创建和寻访
●
数学计算是MATLAB强大计算功能的体现。MATLAB的数学 计算分为数值计算和符号计算，其中符号计算是指使用 未定义的符号变量进行运算，而数值计算不允许使用未 定义的变量。 数值数组（Numeric Array）和数组运算（Array Operations）始终是MATLAB的核心内容。
matlabfor数组
matlabfor数组
Matlab的数组是一组具有相同数据类型的元素。
可以使用不同的方法来创建数组。
例如，可以使用一系列数字创建数组，也可以使用Matlab提供的函数。
创建数组后，可以使用许多操作来处理它们，例如索引、切片、排序等。
Matlab中的数组可以是一维数组、二维数组、多维数组等。
一维数组是最简单的数组类型，类似于Python中的列表或NumPy中的一维数组。
二维数组是最常见的数组类型，类似于Excel中的表格或Python中的二维数组。
多维数组可以包含任意数量的维度。
在操作数组时，可以使用许多有用的函数来处理它们。
例如，可以使用sum函数计算数组的总和，使用max函数找到数组中的最大值，使用sort函数对数组进行排序等。
在使用Matlab时，了解如何创建和操作数组是非常重要的。
掌握这些基本技能可以帮助您更有效地编写代码和解决问题。
- 1 -。
Matlab编程---第一章---Matlab中的数组操作
精选2021版课件
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4.元胞数组的创建 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型，
可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵， 或者叫做广义矩阵。
组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的 量，每一个元素也可以具有不同的尺寸，每一个元素 的内容也可以完全不同，元胞数组的元素叫做元胞。
b = -1 0 2 2 3 4 5 6 7 7 8 9 11 13
k = 2 12 3 11 1 6 4 7 5 13 14 10 8 9
精选2021版课件
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(3)改变数组形状的命令
B=
x=[3,-1,2,5,7,4,6,11,13,9,2,8]
3
将一维数组x按条件转化为矩阵：
-1
B=reshape(x,3,4)
MATLAB基础应用
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第一章 Matlab中的数组操作 matlab中的运算和操作是以数组为对象的， 数组又包括：数值数组、字符数组、元胞数组等。 数值数组：（1）n元数值向量（行向量与列向量）
（2）数值矩阵 （3）由数值矩阵构成的元胞数组 几个标点符号的作用： 逗号：用来将数组中的元素分开。（可用空格代替） 分号：用来将矩阵中的行分开。 （可用回车键代替） 冒号：相当于文字中的省略号。 中括号：界定数组的首与尾。
第n个元素，对于二元数组按列优先原则进行单下标编 址。
双下标编址：a(2,3)表示矩阵a的第2行第3列元素。 1. 数组元素与子数组的提取
提取数组a的第3个元素：y=a(3) 提取a的第3到7个元素：y=a(3:7),
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a=linspace(1,20,6)
matlab 二维数组 定义
matlab 二维数组定义二维数组是一种常见的数据结构，它由多行多列的元素组成。
在Matlab中，我们可以使用矩阵来表示二维数组。
本文将从定义、特性、操作等方面介绍二维数组在Matlab中的应用。
一、定义二维数组是由相同类型的元素按照行和列排列形成的矩形表格。
在Matlab中，我们可以使用方括号和分号来定义二维数组。
例如，下面的代码定义了一个3行4列的二维数组A：A = [1, 2, 3, 4; 5, 6, 7, 8; 9, 10, 11, 12];二、特性1. 二维数组的元素可以是任意类型，包括数字、字符、字符串等。
2. 二维数组的行和列的数目可以不相等，但同一行或同一列的元素个数必须相等。
3. 二维数组的行和列的索引从1开始，行在前，列在后。
4. 二维数组可以通过行和列的索引来访问和修改元素。
三、操作1. 访问元素我们可以使用行和列的索引来访问二维数组中的元素。
例如，要访问二维数组A中的第2行第3列的元素，可以使用下面的代码：A(2, 3)2. 修改元素我们可以通过赋值的方式来修改二维数组中的元素。
例如，要将二维数组A中的第1行第2列的元素修改为10，可以使用下面的代码：A(1, 2) = 103. 求和我们可以使用sum函数来对二维数组的元素进行求和。
例如，要求二维数组A中每一列的和，可以使用下面的代码：sum(A)4. 求最大值和最小值我们可以使用max函数和min函数来求二维数组的最大值和最小值。
例如，要求二维数组A中的最大值和最小值，可以使用下面的代码：max(A)min(A)5. 求平均值我们可以使用mean函数来求二维数组的平均值。
例如，要求二维数组A中每一行的平均值，可以使用下面的代码：mean(A, 2)6. 转置我们可以使用'运算符来对二维数组进行转置操作。
例如，要将二维数组A进行转置，可以使用下面的代码：A'四、应用举例下面通过一个简单的例子来展示二维数组在Matlab中的应用。
matlab 基础矩阵
Matlab 基础矩阵什么是矩阵？在数学和编程领域，矩阵（Matrix）是一个二维数组，由行和列组成。
在 Matlab 中，矩阵是一种常见且重要的数据结构，它以行优先的方式存储数据。
矩阵可以表示各种复杂的数据，并且在许多数学和工程问题中都有着广泛的应用。
例如，矩阵可以用来表示图像、随机变量、线性方程组等等。
创建矩阵在 Matlab 中，可以使用多种方法创建矩阵。
以下是一些常见的创建矩阵的方法。
手动创建矩阵通过手动输入元素，我们可以创建一个矩阵。
例如，我们可以使用[]操作符创建一个矩阵，并在其中指定元素。
A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];这将创建一个 3x3 的矩阵 A，其元素为 1 到 9。
用函数创建特殊矩阵Matlab 提供了多个函数用于创建特殊的矩阵，例如单位矩阵、零矩阵、对角矩阵等。
以下是一些常用的函数。
•eye(n)：创建一个 nxn 的单位矩阵。
•zeros(n, m)：创建一个 nxm 的零矩阵。
•ones(n, m)：创建一个 nxm 的全 1 矩阵。
•diag(v)：创建一个以向量 v 对角线元素为主对角线元素的对角矩阵。
I = eye(3); % 创建一个 3x3 的单位矩阵Z = zeros(2, 4); % 创建一个 2x4 的零矩阵O = ones(2, 3); % 创建一个 2x3 的全 1 矩阵D = diag([1, 2, 3]); % 创建一个以向量 [1, 2, 3] 对角线元素为主对角线元素的对角矩阵除了这些函数之外，还有一些其他的函数可以用于创建更复杂的矩阵，例如linspace、rand、randn 等。
矩阵初始化在创建矩阵时，可以使用“:” 操作符初始化矩阵。
这个操作符可以生成一定范围内的等差数列。
x = 1:10; % 创建一个从 1 到 10 的行向量 x还可以使用linspace函数生成一定范围内的等间距数列。
y = linspace(0, 1, 11); % 创建一个从 0 到 1 的间距为 0.1 的行向量 y矩阵运算Matlab 支持多种矩阵运算，包括基本的数学运算和矩阵之间的运算。
matlabmatlab 数组运算和矩阵运算的各个要求 -回复
matlabmatlab 数组运算和矩阵运算的各个要求-回复标题：Matlab中的数组运算和矩阵运算详解在Matlab中，数组和矩阵是两种基本的数据结构，它们在数值计算、科学计算、工程问题等领域有着广泛的应用。
理解和掌握Matlab中的数组运算和矩阵运算对于提升编程效率和解决实际问题具有重要意义。
以下将详细解析Matlab中数组运算和矩阵运算的各项要求和步骤。
一、Matlab中的数组运算1. 数组的定义与创建在Matlab中，可以通过直接赋值或者使用特定函数来创建数组。
例如，我们可以直接定义一个一维数组：matlaba = [1, 2, 3, 4, 5];或者使用`ones`, `zeros`, `linspace`, `rand`等函数创建特定类型的数组：matlabb = ones(1, 5); 创建全为1的一维数组c = linspace(0, 10, 5); 创建从0到10均匀分布的5个数的一维数组d = rand(1, 5); 创建包含5个0-1之间随机数的一维数组2. 数组的索引和切片在Matlab中，可以使用索引来访问和修改数组元素。
索引从1开始，例如：matlaba = [1, 2, 3, 4, 5];a(3) 返回数组a的第三个元素，即3a(3) = 6; 修改数组a的第三个元素为6同时，Matlab还支持数组的切片操作，通过冒号(:)可以获取数组的一部分：matlaba(2:4) 返回数组a的第二个到第四个元素，即[2, 3, 4]3. 数组运算Matlab支持多种数组运算，包括算术运算、逻辑运算、比较运算等。
- 算术运算：加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）、乘方（^）等。
这些运算符既可以用于数组间的运算，也可以用于数组和标量间的运算。
matlaba = [1, 2, 3];b = [4, 5, 6];c = a + b; c = [5, 7, 9]d = a * 2; d = [2, 4, 6]- 逻辑运算：与（&）、或（）、非（~）等。
二维数组元素的存储顺序matlab
一、介绍二维数组二维数组是一种常见的数据结构，它由多行和多列的元素组成。
在Matlab中，二维数组也称为矩阵，它是一个重要的数据类型，常用于存储和处理二维数据。
二、二维数组的存储顺序在Matlab中，二维数组的存储是按列优先的方式进行的。
这意味着数组的元素是按照列的顺序依次存储的，而不是按照行的顺序。
这一点与其他编程语言中的存储方式可能有所不同，需要注意。
三、优点和缺点1. 优点按列优先的存储方式有利于Matlab进行矩阵运算和向量化操作。
由于在实际应用中，矩阵运算和向量化操作是Matlab经常需要进行的操作，这种存储方式可以提高运算效率和性能。
2. 缺点但是，按列优先的存储方式在访问数组元素时可能会导致不连续访问内存，从而降低缓存命中率，影响性能。
另外，在某些特定场景下，按行优先的存储方式可能更加高效。
四、存储顺序的影响存储顺序的不同可能会对代码性能产生影响。
在Matlab中，如果对一个二维数组进行迭代操作，尤其是较大规模的数组，需要注意存储顺序对性能的影响。
1. 一般性建议通常情况下，Matlab中的许多函数和操作都是针对按列优先的存储方式进行优化的，因此在大多数情况下，存储顺序的影响并不明显。
但在性能要求较高的场景下，还是需要仔细评估存储顺序的影响。
2. 特殊场景注意如果在Matlab中遇到需要自己手动对二维数组进行迭代的情况，例如使用循环逐个处理数组元素，需要考虑存储顺序对性能的影响。
在这种情况下，可以对数组进行转置，以适应按行优先的存储方式。
五、如何确定存储顺序在Matlab中，可以使用函数`isrowmajor`来确定存储顺序。
这个函数会返回一个逻辑值，表示数组的存储方式是按行优先还是按列优先。
通过这个函数，可以帮助我们更好地理解数组的存储方式，并在需要时进行适当的调整。
六、总结在Matlab中，二维数组的存储顺序是按列优先的。
这种存储方式对于矩阵运算和向量化操作有利，但在某些特定场景下可能会对性能产生影响。
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Matlab:二维数组及其应用
二维数组实际上也是一个矩阵。
应此直接创建一个矩阵就行。
创建的方法你应该会吧，就是直接按行方式输入每个元素：同一行中的元素用逗号（，）或者用空格符来分隔，且空格个数不限；不同的行用分号（；）分隔。
所有元素处于一方括号（[ ]）内。
比如，创建一个3×5的矩阵（对应3×5的二维数组）
A = [12 62 93 -8 22; 16 2 87 43 91; -4 17 -72 95 6]
A =
12 62 93 -8 22
16 2 87 43 91
-4 17 -72 95 6
当然也可以用专门用来创建多维数组的cat函数来创建。
具体如下：
函数cat
格式A=cat(n,A1,A2,…,Am)
说明n=1和n=2时分别构造[A1；A2]和[A1，A2]，都是二维数组，而n=3时可以构造出三维数组。
例如：
>> A1=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];A2=A1';
>> A3=cat(2,A1,A2)
A3 =
1 2 3 1 4 7
4 5 6 2 5 8
7 8 9 3 6 9
这样A3就是一个二维数组
此外还有诸如特殊矩阵的创建方法等这里就不列举了你可以百度或者Google一下
二维数组的变换我还不太确定你的意思：
这里就提供几个矩阵的操作：
1.矩阵的变维
矩阵的变维有两种方法，即用“：”和函数“reshape”，前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作；而后者是对于一个矩阵的操作。
（1）“：”变维
例1-48
> A=[1 2 3 4 5 6;6 7 8 9 0 1]
A =
1 2 3 4 5 6
6 7 8 9 0 1
>> B=ones(3,4)
B =
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
>> B(:)=A(:)
B =
1 7 4 0
6 3 9 6
2 8 5 1
（2）Reshape函数变维
格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵B
B = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×…
B = reshape(A,*m n p…+) %同上
B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小，元素个数与A中元素个数相同。
矩阵变维例子：
>> a=[1:12];
>> b=reshape(a,2,6)
b =
1 3 5 7 9 11
2 4 6 8 10 12
2.矩阵的变向
（1）矩阵旋转
函数
格式 B = rot90 (A) %将矩阵A逆时针方向旋转90°
B = rot90 (A,k) %将矩阵A逆时针方向旋转(k×90°)，k可取正负整数。
例如：
>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
>> Y1=rot90(A),Y2=rot90(A,-1)
Y1 = %逆时针方向旋转
3 6 9
2 5 8
1 4 7
Y2 = %顺时针方向旋转
7 4 1
8 5 2
9 6 3
（2）矩阵的左右翻转
函数fliplr
格式 B = fliplr(A) %将矩阵A左右翻转
（3）矩阵的上下翻转
函数flipud
格式 B = flipud(A) %将矩阵A上下翻转
例如：
>> A=[1 2 3;4 5 6]
A =
1 2 3
4 5 6
>> B1=fliplr(A),B2=flipud(A)
B1 =
3 2 1
6 5 4
B2 =
4 5 6
1 2 3
（4）按指定维数翻转矩阵
函数flipdim
格式 B = flipdim(A,dim) % flipdim(A,1) = flipud(A)，并且flipdim(A,2)=fliplr(A)。
例如
>> A=[1 2 3;4 5 6]
A =
1 2 3
4 5 6
>> B1=flipdim(A,1),B2=flipdim(A,2)
B1 =
4 5 6
1 2 3
B2 =
3 2 1
6 5 4
（5）复制和平铺矩阵
函数repmat
格式 B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块，即B由m×n块A平铺而成。
B = repmat(A,[m n]) %与上面一致
B = repmat(A,*m n p…+) %B由m×n×p×…个A块平铺而成
repmat(A,m,n) %当A是一个数a时，该命令产生一个全由a组成的m×n矩阵。
例如
>> A=[1 2;5 6]
A =
1 2
5 6
>> B=repmat(A,3,4)
B =
1 2 1 2 1 2 1 2
5 6 5 6 5 6 5 6
1 2 1 2 1 2 1 2
5 6 5 6 5 6 5 6
1 2 1 2 1 2 1 2
5 6 5 6 5 6 5 6
3．矩阵元素的数据变换
对于小数构成的矩阵A来说，如果我们想对它取整数，有以下几种方法：（1）按-∞方向取整
函数floor
格式floor(A) %将A中元素按-∞方向取整，即取不足整数。
（2）按+∞方向取整
函数ceil
格式ceil(A) %将A中元素按+∞方向取整，即取过剩整数。
（3）四舍五入取整
函数round
格式round (A) %将A中元素按最近的整数取整，即四舍五入取整。
（4）按离0近的方向取整
函数fix
格式fix (A) %将A中元素按离0近的方向取整
例如：
>> A=-1.5+4*rand(3)
A =
2.3005 0.4439 0.3259
-0.5754 2.0652 -1.4260
0.9274 1.5484 1.7856
>> B1=floor(A),B2=ceil(A),B3=round(A),B4=fix(A)
B1 =
2 0 0
-1 2 -2
0 1 1
B2 =
3 1 1
0 3 -1
1 2 2
B3 =
2 0 0
-1 2 -1
1 2 2
B4 =
2 0 0
0 2 -1
0 1 1
（5）矩阵的有理数形式
函数rat
格式[n,d]=rat (A) %将A表示为两个整数矩阵相除，即A=n./d。
例如：对于上例中的A
>> [n,d]=rat(A)
n =
444 95 131
-225 2059 -472
166 48 1491
d =
193 214 402
391 997 331
179 31 835
（6）矩阵元素的余数
函数rem
格式 C = rem (A, x) %表示A矩阵除以模数x后的余数。
若x=0，则定义rem(A, 0)=NaN，若x≠0，则整数部分由fix(A./x)表示，余数C=A-x.*fix (A./x)。
允许模x为小数。