楼上的各位，谢谢了
 
不过按照#4的，我也可以得到
 
>> > max(x2)
 
ans =
 
10000
 
，可显示的确实是
 
Columns 999715 through 999720
 
0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997
 
Columns 999721 through 999726
 
0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997
 
Columns 999727 through 999732
 
0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997
 
Columns 999733 through 999738
 
0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997
 
Columns 999739 through 999744
 
0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997
 
Columns 999745 through 999750
 
0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997    0.9997
 
Columns 999751 through 999756
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999757 through 999762
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999763 through 999768
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999769 through 999774
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999775 through 999780
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999781 through 999786
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999787 through 999792
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999793 through 999798
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999799 through 999804
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999805 through 999810
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999811 through 999816
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999817 through 999822
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999823 through 999828
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999829 through 999834
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999835 through 999840
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999841 through 999846
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9998
 
Columns 999847 through 999852
 
0.9998    0.9998    0.9998    0.9998    0.9999    0.9999
 
Columns 999853 through 999858
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999859 through 999864
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999865 through 999870
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999871 through 999876
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999877 through 999882
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999883 through 999888
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999889 through 999894
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999895 through 999900
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999901 through 999906
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999907 through 999912
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999913 through 999918
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999919 through 999924
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999925 through 999930
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999931 through 999936
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999937 through 999942
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999943 through 999948
 
0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999    0.9999
 
Columns 999949 through 999954
 
0.9999    0.9999    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999955 through 999960
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999961 through 999966
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999967 through 999972
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999973 through 999978
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999979 through 999984
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999985 through 999990
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999991 through 999996
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000
 
Columns 999997 through 1000001
 
1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000

 
imshow(I) displays image I in a Handle Graphics® figure, where I is a grayscale, RGB (truecolor), or binary image. For binary images, imshow displays pixels with the value 0 (zero) as black and 1 as white. imshow optimizes figure, axes, and image object properties for image display.
 
imshow(I,[low high]) displays the grayscale image I, where [low high] is a two-element vector that specifies the display range for I. The value low (and any value less than low) displays as black and the value high (and any value greater than high) displays as white. imshow displays values in between as intermediate shades of gray.
 
imshow(I,[]) displays the grayscale image I, where [] is an empty matrix that specifies that you want imshow to scale the image based on the range of pixel values in I, using [min(I(:)) max(I(:))] as the display range.
 
example
 
imshow(X,map) displays the indexed image X with the colormap map. A colormap matrix can have any number of rows, but it must have exactly 3 columns. Each row is interpreted as a color, with the first element specifying the intensity of red light, the second green, and the third blue. Color intensity can be specified on the interval 0.0 to 1.0.
 
example
 
imshow(filename) displays the image stored in the graphics file specified by filename.
 
imshow(___,Name,Value) displays an image, using name-value pairs to control aspects of the operation.

 
Matlab中提供了多种数据类型，以供用户在不同的情况下使用。用户可以创建浮点型或者整数型矩阵和数组、字符和字符串、逻辑(true或者false)表达式、函数句柄、结构(structure)数组、元胞(cell)数组、Map容器、日期和时间、分类(categorical)数组、表格、时间序列等。在MATLAB中任何一种数据类型都以矩阵或者数组的形式来表示。这里说的矩阵或者数组，是指最小的0x0或N维任何大小的矩阵或者数组；
 
3.1 数值型
 
包括有符号和无符号整数、单精度和双精度浮点数。默认情况下是双精度浮点数；用户不可以更改默认的数据类型和精度，但可以选择用非默认的整数或者单精度浮点数来存储矩阵或者数组；整数数组和单精度数组比双精度数组能节省更多的内存空间，灵活运用可以更高效地利用内存。
 
所有数值型数组都支持基本的数组操作；比如数组的重构、使用数学运算符等。
 
数值型数组或矩阵比较简单。
 
3.2 逻辑型
 
创建逻辑型矩阵或者数组的函数主要有以下三个：
 
logical函数：可以将任意类型的数组转化为逻辑型。其中非零元素为true，零元素为false.
 
true 函数：产生全部元素为逻辑true的数组；
 
false函数：产生全部元素为逻辑false的数组；
 
例：利用函数创建逻辑型数组；
 
rand('state',0)
 
a=rand(4,3) %生成测试矩阵
 
a =
 
0.9501 0.8913 0.8214
 
0.2311 0.7621 0.4447
 
0.6068 0.4565 0.6154
 
0.4860 0.0185 0.7919
 
复制代码
 
a(a<0.6)=0; %生成测试矩阵
 
a =
 
0.9501 0.8913 0.8214
 
0 0.7621 0
 
0.6068 0 0.6154
 
0 0 0.7919
 
复制代码
 
b=logical(a) %计算逻辑型矩阵b
 
b =
 
1 1 1
 
0 1 0
 
1 0 1
 
0 0 1
 
复制代码
 
c=true(size(a)) %生成全为true的矩阵
 
c =
 
1 1 1
 
1 1 1
 
1 1 1
 
1 1 1
 
复制代码
 
d=false([size(a),2]) %生成全为false的矩阵
 
d(:,:,1) =
 
0 0 0
 
0 0 0
 
0 0 0
 
0 0 0
 
复制代码
 
d(:,:,2) =
 
0 0 0
 
0 0 0
 
0 0 0
 
0 0 0
 
复制代码
 
whos %查看现有的变量与数据类型
 
Name Size Bytes Class Attributes
 
A 3x5 120 double
 
a 4x3 96 double
 
ans 1x2 16 double
 
b 4x3 12 logical
 
c 4x3 12 logical
 
d 4x3x2 24 logical
 
逻辑型数组中每一个元素仅占用一字节的内存空间。所以，尽管矩阵b和矩阵a的大小一样，但是在内存的占用上有相当大的差距，并且属于不同的数据类型；
 
3.2.2 返回逻辑结果的函数
 
下面的逻辑运算符或函数将会返回逻辑型的true或者false.
 
&& 具有短路作用的逻辑“与”操作，仅能处理标量；
 
|| 具有短路作用的逻辑“或”操作，仅能处理标量；
 
& 元素“与”操作
 
| 元素“或”操作
 
~ 逻辑“非”操作
 
xor 逻辑“异或”操作
 
any 当向量中的元素有非零元素时，返回true(也就是1)
 
all 当向量中的元素都是非零向量，返回TRUE;
 
== 关系运算符，等于
 
~= 关系运算符，不等于
 
< 关系运算符，小于
 
关系运算符，大于
 
<= 关系运算符，小于等于
 
= 关系运算符，大于等于
 
所有以is开头的函数 判断操作
 
strcmp、strncmp、strcmpi和strncmpi 字符串比较函数
 
需要说明的是，参与逻辑运算的数组不必是逻辑型变量或常数，也可以是其他类型的数据，但是运算结果一定是逻辑型数据。
 
所谓具有短路作用是指：在进行&&或||运算时，若参与运算的变量有多个，例如a&&b&&c&&d,并且a,b,c,d这四个变量中的a为false,则后面3个变量都不再处理，运算结束，并返回运算结果为false(0)，
 
关系运算符适用于各种数据类型的变量或者常数，运算结果是逻辑型数据。标量也可以和矩阵或者数组比较，比较的时候将自动扩展标量，返回的结果是和数组同维的逻辑型数组。如果进行比较的是两个数组，则数组必须是同维的，且每一维的大小也必须一致。
 
例：逻辑“与”或“非”的使用。
 
a=[1 2 3;4 5 6];
 
b=[1 0 0;0 -2 1];
 
A=a&b
 
A =
 
1 0 0
 
0 1 1
 
复制代码
 
B=a|b
 
B =
 
1 1 1
 
1 1 1
 
复制代码
 
例：函数any 和all的使用
 
a=[1 1 0; 1 0 0;1 0 1]
 
a =
 
1 1 0
 
1 0 0
 
1 0 1
 
复制代码
 
A=all(a) % 每列元素均非零时返回true
 
A =
 
1 0 0
 
复制代码
 
B=any(a) %每列中存在非零元素时返回true
 
B =
 
1 1 1
 
复制代码
 
本例中，首先创建数组，因为a的第一列均为1，所以all命令返回1；而其他列含有0，所以返回0，如结果中A显示的那样。any函数在数组一列中含有非零元素时就会返回逻辑1，所以B中的元素全部为1。
 
例：isstrprop函数的使用。
 
isstrprop函数可以用来判断一个字符串中的各字符是否属于某一类别，
 
A =isstrprop('abc123def','alpha')
 
A =
 
1 1 1 0 0 0 1 1 1
 
复制代码
 
本例中，‘alpna’参数的作用就是判断输入字符串abc123def中那些元素属于字母，对于字母，相应地返回逻辑true,也就是1，而对于数字返回的是false，也就是0.
 
例：关系运算
 
a=[0 -1 2];
 
b=[-3 1 2];
 
a
 
ans =
 
0 1 0
 
复制代码
 
a>b %对应元素比较大小，
 
ans =
 
1 0 0
 
复制代码
 
a>=b %对应元素比较大小，
 
ans =
 
1 0 1
 
复制代码
 
a<=b %对应元素比较大小，
 
ans =
 
0 1 1
 
复制代码
 
a==b %对应元素相等
 
ans =
 
0 0 1
 
复制代码
 
a~=b %对应元素不相等
 
ans =
 
1 1 0
 
复制代码
 
3.2.3 运算符的优先级
 
下面将MATLAB中的运算符和计算优先级，按照从高到低的顺序进行排列。
 
(1)括号()。
 
(2)数组的转换(.'),数组幂(.^),复转置('),矩阵幂(^)。
 
(3)代数正(+)，代数负(-)，逻辑非(~)。
 
(4) 数组乘法(.),数组除法(./),矩阵乘法()，矩阵右除(/)，矩阵左除().
 
(5)加法(+)，减法(-)。
 
(6)冒号运算符(：)。
 
(7)小于(),大于等于(>=),等于(==)，不等于(~=)；
 
(8)元素“与”(&).
 
(9)元素“或”(|).
 
(10)短路逻辑“与”(&&)。
 
(11)短路逻辑“或”(||)。
 
3.3 字符和字符串
 
几个字符可以构成一个字符串，把一个字符串视为一个行向量，而字符串中的每一个字符(含空格符)则以ASCII的形式存放于此向量的每一个元素中，只是他的外显形式仍然是可读的字符，字符串类型在数据的可视化、应用程序的交互方面有着非常重要的作用。
 
3.3.1 创建字符串
 
1、一般字符串的创建
 
在matlab中，所有的字符串都用两个单引号括起来，进行输入赋值，如在matlab命令窗口中输入以下内容，会创建一个字符串matlab。
 
a='matlab'
 
a =
 
matlab
 
字符串的每一个字符(空格也是字符)都是相应矩阵的一个元素，上述变量a是1X6的矩阵，阶数可以用size(a)命令查得；
 
size(a)
 
ans =
 
1 6
 
复制代码
 
2、中文字符串的创建
 
中文也可以作为字符串的创建，需要注意的是，在中文字符串的输入过程中，两边的单引号必须是英文状态的单引号。例如，以下代码会创建一个中文字符串。
 
A='中文字符串输入演示'
 
A =
 
中文字符串输入演示
 
3、字符串的寻访
 
在matlab中，字符串的寻访可以通过其坐标来实现。在一个字符串中，matlab按照从左到右的顺序对字符串中的字符依次编号(1，2，3，...)。进行字符串的寻访，只需要像寻访一般矩阵那样即可，例如上述A，
 
A(3:5)
 
ans =
 
字符串
 
4.字符串数组的创建
 
二维字符串(数组)的建立也非常简单。要创建字符串数组，可以像数值数组的建立那样直接输入，也可以使用str2mat等函数；
 
例：多行字符串数组的直接输入。
 
clear
 
S=['This string array'
 
'has multiple rows']
 
S =
 
This string array
 
has multiple rows
 
size(S)
 
ans =
 
2 17
 
复制代码
 
注意：在直接输入多行字符串数组的时候，每一行的字符串个数相同。
 
例：使用函数str2mat 创多行字符串数组。
 
a=str2mat('这','字符','串数组','','由5行组成')
 
a =
 
这
 
字符
 
串数组
 
由5行组成
 
在使用函数str2mat创建字符串数组的时候，不用担心每一行字符个数是否相等，函数在运行中会以字符最多的一行为准，而将其他行中的字符以空格补齐。
 
3.3.2 比较字符串
 
在matlab中，有多种对字符串进行比较的功能
 
strcmp：判断字符串是否相等，
 
strncmp:判断两个字符串的前n个字符是否相等，
 
strcmpi和strncmpi：这两个函数的作用分别与strcmp和strncmp相同，只是在比较的过程中忽略字母的大小写。
 
3.3.3 查找与替换字符串
 
1、使用strrep函数进行字符串查找和替换
 
考虑有这样一个标签
 
label =
 
Sample 1,03/28/15
 
newlabel=strrep(label,'28','30')
 
函数strrep用于实现一般的查找与替换功能，如将(“03/28”替换为“03/30”，命令如下。
 
newlabel =
 
Sample 1,03/30/15
 
2、使用findstr函数进行字符串查找
 
findstr函数用于返回某一子串在整个字符串中开始的位置，例如：要在字符串中查找字母a和oo出现的位置，可以使用如下命令；
 
strtemp='have aa good time!'
 
strtemp =
 
have aa good time!
 
position1=findstr('a',strtemp)
 
position1 =
 
2 6 7
 
复制代码
 
position2=findstr('oo',strtemp)
 
position2 =
 
10
 
复制代码
 
从本例可以看出，字母a的出现在2、6、7的位置，这说明findstr包括所有出现的子串的位置，而字母‘oo’出现了一次，所以只返回一个位置信息。
 
strtok函数用于返回分隔字符第一次出现之前的字符。如果不自行指定分隔字符，默认的分隔字符则是泛空格字符，因此用户可以使用strtok函数将一个句子按照单词分开。
 
例：使用strtok函数进行字符串查找；
 
t='I have walked out a handful of movies in my life.'; %测试字符串
 
remain=t;
 
while true %使用while循环结构
 
[str,remain]=strtok(remain); %以默认的空格为分隔符查找
 
if isempty(str),break;end %循环跳出控制
 
disp(sprintf('%s',str)) %显示结果；
 
end
 
I
 
have
 
walked
 
out
 
a
 
handful
 
of
 
movies
 
in
 
my
 
life.
 
函数strmatch用于查找一个字符数组中以指定子串开始的字符串，该函数返回的是以指定子串开始的行编号。
 
例：使用strmatch进行字符串查找
 
maxstrings = strvcat('max','minimax','maximin') %测试字符串数组
 
maxstrings =
 
max
 
minimax
 
maximin
 
strmatch('max',maxstrings) %在测试字符串数组中查找以max开头的字符串
 
ans =
 
1
 
3
 
复制代码
 
本例中minimax虽然也包含max子串，但是这个子串不是max开头的，所以没有返回第二行的子串。
 
3.3.4 类型转换
 
数字与字符串之间的转换函数
 
num2str 将数字转换为字符串
 
int2str 将整数转换为字符串
 
mat2str 将矩阵转换为eval函数可以使用的字符串；
 
str2double 将字符串转换为双精度类型的数据；
 
str2num 将字符串转换为数字；
 
sprintf 格式化输出数据到命令窗口
 
sscanf 读取格式化字符串
 
不同数值之间的转换函数
 
hex2num 将16进制整数字符串转换为双精度数据；
 
hex2dec 将16进制整数字符串转换为十进制数据；
 
dec2hex 将十进制字符串转换为十六进制整数字符串；
 
bin2dec 将2进制字符串转换为10进制整数；
 
dec2bin 将十进制整数转换为2进制字符串；
 
base2dec 将指定数制类型的数字字符串转换为10进制整数；
 
dec2base 将十进制整数转换为指定数制类型的数字字符串；
 
例：用法示例
 
a=['1 2';'3 4'] %创建一个字符串数组
 
a =
 
1 2
 
3 4
 
b=str2num(a) %将字符串转换为数值形式
 
b =
 
1 2
 
3 4
 
复制代码
 
c =str2num('1+2i') %将字符串转换为数值形式
 
c =
 
1.0000 + 2.0000i
 
d=str2num('1 +2i') %将字符串转换为数值形式
 
d =
 
1.0000 + 0.0000i 0.0000 + 2.0000i
 
e=num2str(rand(3,3),6) %将数值转换为字符串形式
 
e =
 
0.814724 0.913376 0.278498
 
0.905792 0.632359 0.546882
 
0.126987 0.0975404 0.957507
 
whos
 
Name Size Bytes Class Attributes
 
a 2x3 12 char
 
b 2x2 32 double
 
c 1x1 16 double complex
 
d 1x2 32 double complex
 
e 3x34 204 char
 
详细信息查阅matlab的help文档

 
matlab中矩阵元素求和、求期望和均方差
 
在matlab中求一个矩阵中元素的和可以自己编写for循环来完成，这样比较方便，想求那些数据的和都可以做到，然而效率比较低，如果数据量大程序会跑好长时间。所以我们可以转而用matlab提供的sum函数。
 
设M为一个矩阵，那么：
 
1、求和
 
sum(M):以矩阵M的每一列为对象，对每一列的数据分别求和。
 
sum(M,2):以矩阵的每一行为对象，对每一行的数据分别求和。
 
sum(M(：))：将矩阵中的所有元素相加求和。
 
2、求期望
 
matlab中矩阵元素求期望的函数mean与sum用法雷同。
 
mean(M)：以矩阵M的每一列为对象，对每一列的数据分别求期望。
 
mean(M,2):以矩阵的每一行为对象，对每一行的数据分别求期望。
 
mean(M(：))：以矩阵所有数据为对象求期望。
 
3、求均方差
 
若要求整个矩阵所有元素的均方差，则要使用std2函数：std2(M)
 
注：Matlab中有求数组方差的 函数：var；要注意的是var函数所采用公式中，分母不是length(X) ，而是length(X)-1 。这是因为var函数实际上求的并不是方差，而是误差理论中“有限次测量数据的标准偏差的估计值”。var没有求矩阵的方差功能，可使用std先求均方差，再平方得到方差。std，均方差，std(X,0,1)求列向量方差，std(X,0,2)求行向量方差。
 
eg：
 
>>X=[1,2,3,4]
 
>>var(X)=1.6667
 
>> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/length(X)=1.2500
 
>> sum((X(1,:)-mean(X)).^2)/(length(X)-1)=1.6667