本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
功能区:提供三个选项卡(主页,绘图,应用程序),各自有不同的工具可供使用;快速访问工具栏:包含一些常用按钮;当前文件夹工具栏:用于实现当前文件夹的操作。一定要先建立文件再将其设为工作文件夹。
对于python中的numpy模块,一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单,只要将一个list作为参数即可。 例如:
MatLab数据类型主要分为逻辑类型、数值类型、字符类型、结构类型、单元数组、函数句柄、映射容器和表格类型。
其实,这个矩阵被叫做Magic Square,是因为他的每行每列、主对角线和副对角线数字之和全部相等,且都是(1+16)*2=34。 (话说微博网红、艺术科普作家、广告狗顾爷还曾花了很大篇幅在《小顾聊绘画》里介绍丢勒大师,有兴趣的童鞋可以去翻翻,个人感觉挺好看的) 那我们就把它输入到MATLAB里吧~ A = [16 3 2 13; 5 10 11 8; 9 6 7 12; 4 15 14 1] Hint:试一试第一章介绍的其他的输入方式! 现在,你已经能在
matlab中的向量是只有一行元素的数组,向量中的单个项通常称为元素。Matlab中的向量索引值从1开始,而不是从0开始。
在 MatLab 中,变量不需预先声明就可直接进行赋值操作。变量命名遵循以下规则:
对于非标量结构体,访问特定字段的语法为 structName(indices).fieldName。 重新显示 clown 图像,并指定 clown 结构体的索引 (1):
看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?
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根据输入文章,撰写摘要总结。
为什么要介绍“is”系列函数呢?从字面意思上很好理解,判断某个量是否为某种状态,若是返回真,若否则返回假;在编程过程中难免会遇到条件选择(if语句)的情况,条件选择往往需要对某个量的状态进行判断,若使用is*状态检测函数则可大大提高编程效率,省去不必要的代码编写。为此,特地将与is*相关的函数整理分类介绍给大家,下面就一起来看看吧。
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中,并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式,并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配,将只读取匹配的部分并停止处理。
MATLAB是一款非常强大的科学计算软件,它结合了一个专门为迭代分析和设计流程设计的桌面环境和一个编程语言,可直接表达矩阵和数组数学。除此之外,MATLAB还有以下几个独特功能。
ans 变量 : answer 缩写 , 如果计算时没有指定接收变量 , matlab 默认将计算结果存储到该 ans 变量中 ;
你可以使用数字转换函数,如 uint8 或 uint16 字符串中的字符转换成数字代码。
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80629619
俗话说,“工欲善其事必先利其器”。想要高效地使用Octave,做好前期工作是相当有必要的。之前给大家介绍了如何下载、安装、加载以及卸载Octave工具包(详见:告别MATLAB,该如何用Octave呢?【Octave工具包】)。但有个问题,有的工具包安装后并不能被Octave自动使用,需要先加载才能使用。那么问题来了,要怎样才能让Octave自动识别加载相应的工具包呢?
本篇记录的是基本的数组操作,将包括数组元素的寻址、查找和排序,本来是打算本矩阵的基本操作也介绍下,不过时间比较感觉不太够,就留到下一篇再进行记录了,先把上一篇和本篇的内容好好吸收吧,内容说多不多,但是含金量我感觉是够的~
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NumPy提供了大量的数值编程工具,可以方便地处理向量、矩阵等运算,极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面,Python是免费,相比于花费高额的费用使用Matlab,NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
之前用python制作过文字云(Python stylecloud制作酷炫的词云图),这次用matlab试一下
(1)将二维矩阵A转化成一维矩阵(列向量):Matlab 默认将其转化成列向量,需要行向量转置即可。
MATLAB 提供了一些特殊的一些数学符号的表达,像圆周率 π, Inf for ∞, i (and j) for √-1 etc. Nan 代表“不是一个数字”。
在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数.
在MATLAB开篇的那一文中以及说过,MATLAB可以不对变量声明就直接使用,因此可以不需要指定变量类型,在运行的时候,MATLAB会自动根据所赋予变量的值或者对其的操作来识别变量的类型,还有就是在赋值的时候,如果一个变量已经赋值过了,在新的赋值过程中,新值会代替旧的那个值。
于是,写了个小界面。新手入门,一般酷爱循环。因为书本上一开始介绍的就是循环,函数,字符串之类的。前几章学完,就找一些实例去练习。慢慢地,认为没有什么问题是一个循环解决不了的。如果有,那就用两个循环解决。于是,嵌套,并列,判断。选择都用上了。
在使用Matlab编写代码时,有时候会遇到 "Index out of bounds because numel(A)=5" 的错误提示。这个错误提示意味着在访问矩阵或向量时,超出了其大小范围。本篇博客将介绍一些常见的解决方案来解决这个问题。
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:e2:e3,其中e1为初始值,e2为步长,e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量,其调用格式为:linspace(a,b,n) ,其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素,n是元素总数。
打开GUI可以在Matlab命令窗口输入:guide,就可以打开GUIDE的界面,也可以从主页窗口新建菜单中找到GUIDE,同时发现,还有个App Designer的选项,这个是R2016A版本开始推出的一个GUIDE的替代品,有新的组件,也更容易上手,不过只支持有限的2D图形,所以相对GUIDE还是有些不足,但是学了GUIDE再去操作App Designer显然是更轻松的一件事。
拟合:已知有限个数据点,求近似函数,可不过已知数据点,只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。
说明:这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真,过程中涉及了大量的矩阵运算,本文记录了Matlab中矩阵的相关知识,特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的,这里所提到的是狭义上的矩阵,即通常意义上的矩阵。
一、实验目的 1. 掌握离散信号的时域特性。 2. 用 MATLAB 实现离散信号的各种运算。
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作,作为学习DSP的必备软件,掌握简单的Matlab操作是必须的。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位,这使得矩阵运算变得非常简捷、方便、高效。矩阵是由m×n个数av (i=1,2,…,m; j = 1,2,…,n)排成的m行n列数表,记成:
np.array(collection),collection为序列型对象(list),嵌套序列 (list of list)
内容提要: 双目相机标定目的:求出左、右相机的内、外参数矩阵以及畸变参数 使用软件:matlab 2018 标定过程分三步走:
matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。其中,matplotlib的pyplot模块一般是最常用的,可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中,我们将绘制一些图形并更改一些属性,例如字体、标签、范围等。
我们将图像分块最简单的方法就是设定一个阈值对图像进行二值化处理,那么这个阈值我们应该如何选择呢
运算规则:按线性代数中矩阵乘法运算进行,即放在前面的矩阵的各行元素,分别与放在后面的矩阵的各列元素对应相乘并相加。
但须注意的是:B = A,未必能保证 isequal(A, B)返回真,因为如果 A 中包含NaN,因为按照定义,NaN ~= NaN
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