在Matlab2016中，输入矩阵A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];只取矩阵中第一行的元素A1=A(1,:); 若要删除第一行的元素则A(1,:)=[]
 
<textarea readonly="readonly" name="code" class="c++">
>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];
>> A1=A(1,:)

A1 =

     1     2     3

>> A(1,:)=[]

A =

     4     5     6
     7     8     9
 </textarea>
 
    如果要删除矩阵A中后面两行，则有
     A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];
     A(2:3,:)=[]
 
<textarea readonly="readonly" name="code" class="c++">
A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];
A(2:3,:)=[]

A =

     1     2     3
 </textarea>
 
    如果要删除矩阵A中后面两列，则有
     A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];
     A(:,2:3)=[]
 
<textarea readonly="readonly" name="code" class="c++">
A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];
A(:,2:3)=[]

A =

     1
     4
     7
 </textarea>

1. 行归一化
 
a=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9];
%行归一化
v=sum(a,2);% 行求和
D=diag(v);% 生成以向量v为对角的对角矩阵
norm_a=D^-1*a;% norm_a即为行归一化矩阵
 

 2. 列归一化
 
a=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9];
%列归一化
v=sum(a);% 列求和
D=diag(v);% 生成以向量v为对角的对角矩阵
norm_a=a*(D^-1);% norm_a即为列归一化矩阵
 
 

综述
 
matlab-行相加、列相加这些操作在matlab都是很普遍的，所以这里直接给出方法。
 
代码
 
假设我们的input是一个矩阵A
 那么
 
b=sum(A)     %将列相加
c=sum(A,2)   %将行相加

1.长度相同的行向量和列向量相乘两种情况：
 
（1）行向量*列向量=标量
 
 
1
 
2
 
3
 
4
 
5
 
6
 
7
 
8
 
9
 
10
 
11
 
12
 
13
 
14
 
15
 
16
 
17
 
18
 
19
 
 
>> u=[3;1;4]
 
 
u =
 
 
     3
 
     1
 
     4
 
 
>> v=[1 2 3]
 
 
v =
 
 
     1     2     3
 
 
>> X=v*u
 
 
X =
 
 
    17
 
（2）列向量*行向量=矩阵
 
 
1
 
2
 
3
 
4
 
5
 
6
 
7
 
 
>> X=u*v
 
 
X =
 
 
     3     6     9
 
     1     2     3
 
     4     8    12
 
　注意：矩阵相乘A*B  A的列向量=B的行向量才能满足矩阵相乘
 
 
2.常用的矩阵：eye(m,n) %返回m*n矩形单位矩阵  
 
                      eye(n)     %返回n*n单位方阵
 
                      randi(10,2,3) %%randi的第一个输入描述整数可能值得范围，后面两个输入是指的行和列
 
 3.求逆矩阵：可以用inv函数，也可以用矩阵的负一次方（A^-1）
 
 
1
 
2
 
3
 
4
 
5
 
6
 
7
 
8
 
9
 
10
 
11
 
12
 
13
 
14
 
15
 
16
 
17
 
18
 
19
 
20
 
21
 
22
 
23
 
24
 
25
 
26
 
27
 
28
 
29
 
30
 
31
 
 
>> A=pascal(3)
 
 
A =
 
 
     1     1     1
 
     1     2     3
 
     1     3     6
 
 
>> A^-1
 
 
ans =
 
 
    3.0000   -3.0000    1.0000
 
   -3.0000    5.0000   -2.0000
 
    1.0000   -2.0000    1.0000
 
 
>> X=inv(A)
 
 
X =
 
 
    3.0000   -3.0000    1.0000
 
   -3.0000    5.0000   -2.0000
 
    1.0000   -2.0000    1.0000
 
 
>> A*X
 
 
ans =
 
 
    1.0000         0         0
 
    0.0000    1.0000   -0.0000
 
   -0.0000    0.0000    1.0000
 
　注意：用det计算的行列式，如果为0，则矩阵为奇异矩阵就不存在逆矩阵