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  • 一维数组类似MATLAB,多维数组写法不同。... 对一维数组切片或索引核心:操作类似list(),或者MATLAB的一维数组写法输入import numpy as npa = np.arange(10)print('a is:\n',a)# 索引b = a[0]print(...

    一维数组类似MATLAB,多维数组写法不同。numpy起始值为0。

    起始行LMATLAB 叫第一行,numpy叫第零行。

    slice[start : stop : step]

    1. 对一维数组切片或索引

    核心:操作类似list(),或者MATLAB的一维数组写法

    输入

    import numpy as np

    a = np.arange(10)

    print('a is:\n',a)

    # 索引

    b = a[0]

    print('b is:\n',b)

    # 切片

    c = a[0:7:2]

    d = a[5:]

    print('c is:\n',c)

    print('d is:\n',d)

    输出

    a is:

    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

    b is:

    0

    c is:

    [0 2 4 6]

    d is:

    [5 6 7 8 9]

    2. 对多维数组切片或索引

    索引:

    注意MATLAB是一个个点坐标,numpy是同维度的坐标写在一个括号里。

    例如三维空间数组里有四个点:

    (x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4)

    MATLAB写法

    [ (x1,y1,z1) , (x2,y2,z2) , (x3,y3,z3) , (x4,y4,z4) ]

    numpy写法

    [(x1,x2,x3,x4) , (y1,y2,y3,y4) , (z1,z2,z3,z4)]

    延伸抽象出numpy的写法,每个括号里类似一维操作。

    [(针对x轴的一维操作),(针对y轴的一维操作),(针对z轴的一维操作)]

    2.1 二维数组例子

    格式: 数组名[行操作,列操作]

    两个占位符:

    ... 维度占位符,对行或列全选/不操作

    : 某个维度内元素占位符,对前/后的元素进行全选,参考切片的slice[start:stop:step]

    切片可视化:

    53a82d8f6386

    slice-2.png

    >>> y = np.arange(35).reshape(5,7)

    [[ 0 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 32 33 34]]

    >>> y[1:5:2,::3]

    array([[ 7, 10, 13],

    [21, 24, 27]])

    # Python3.6 IN

    import numpy as np

    x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

    print('x is :\n',x)

    y = x[[0,1,2], [0,1,0]]

    print('x is :\n',y)

    # Python3.6 OUT

    x is :

    [[1 2]

    [3 4]

    [5 6]]

    x is :

    [1 4 5]

    3. 布尔索引

    其实有点像运算,或者设置过滤布尔类型的过滤条件。

    # Python3.6 IN

    import numpy as np

    x = np.array([[ 0, 1, 2],[ 3, 4, 5],[ 6, 7, 8],[ 9, 10, 11]])

    print('x is :\n',x)

    b = x[x > 5]

    print('b is :\n',b)

    # Python3.6 OUT

    x is :

    [[ 0 1 2]

    [ 3 4 5]

    [ 6 7 8]

    [ 9 10 11]]

    b is :

    [ 6 7 8 9 10 11]

    参考资料

    2018.5.14

    展开全文
  • MATLAB是一种计算机的高级解释语言。我们学习C++时有一个动态数组的概念,可以实时增加行或列...MATLAB的动态数组则是在切片中使用“end+n”的形式实现,n是一个正整数。下面来看看两个实例: Exp1: a=[1,2;2,3] ...

    MATLAB是一种计算机的高级解释语言。我们学习C++时有一个动态数组的概念,可以实时增加行或列项,它以“new”来实现。MATLAB的动态数组则是在切片中使用“end+n”的形式实现,n是一个正整数。下面来看看三个实例:
    Exp1:

     >>a=[1,2;2,3]
     >>a=
        1  2
        3  4
     >>a(:,end+1)=[5,5]
     >>a=
        1  2  5
        3  4  5

    Exp2:

    >>a=[1,2;2,3]
     >>a=
        1  2
        3  4
     >>a(end+1,:)=[5,5]
     >>a=
        1  2
        3  4
        5  5

    Exp3:

    >>a(end+1:end+2,end+1:end+2)=5
    >>a=
        1  2  0  0
        3  4  0  0
        0  0  5  5
        0  0  5  5
    

    总结:end+n:增加n行或列

    展开全文
  • **MATLAB C Python中的索引及切片**在不同的语言里,数组的下标索引及切片存在区别,如若混淆则会产生无法察觉的错误。一、下标索引1.1对于MATLAB数组索引,从1开始,到N结束,如:data(1:N) %表示data的第1到第N...

    **MATLAB C Python中的索引及切片**

    在不同的语言里,数组的下标索引及切片存在区别,如若混淆则会产生无法察觉的错误。

    一、下标索引

    1.1

    对于MATLAB中数组索引,从1开始,到N结束,如:

    data(1:N) %表示data的第1到第N个元素

    1.2

    对于C系列语言中数组索引,从0开始,到N-1结束,如:

    int data[N][N]; //定义有N*N个元素的二维data数组

    data[1,N-1] //表示data的第2行、第N列的元素

    1.3

    对于Python语言中数组索引,正序:从0开始,到N-1结束;逆序:从-1开始,到-N结束。如:

    range(5) #表示[0,1,2,3,4]

    data[0] #表示data的第一个元素

    二、切片

    2.1

    对于MATLAB中数组切片:

    %data从第beg个元素取到第end个元素,包括第end元素

    data[beg:step:end]

    %行列切片

    data(:,col);data(row,:)

    2.2

    对于C系列语言中数组切片:

    //data从第beg+1个元素取到第end个元素,包括第end元素

    for(int i=beg;i

    //行列切片仍使用循环遍历

    2.3

    对于Python语言中数组切片:

    #data从第beg+1个元素取到第end个元素,不包括第end+1元素

    #当step等于负数的时候,从右向左取数

    data[beg:end:step]

    [m : ] 代表列表中的第m+1项到最后一项

    [ : n] 代表列表中的第一项到第n项

    eg.

    week=[1,2,3,4,5,6,7]

    print(week[2:5],'\n',week[:6],'\n',week[:-3],'\n',week[-3:])

    输出:

    [3, 4, 5]

    [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    [1, 2, 3, 4]

    [5, 6, 7]

    还有一种双冒号的切片。

    即: data[::step]

    step为正时,从左向右每隔step个数取一个

    step为负时,从右向左每隔step个数取一个

    eg.

    week=[1,2,3,4,5,6,7]

    print(week[::2],'\n',week[::-2])

    输出:

    [1, 3, 5, 7]

    [7, 5, 3, 1]

    本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44162044/article/details/107079298

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  • Matlab基础教程(3)第三章 数组和向量3.1 MATLAB数组创建数组获取数组中的元素数组算术操作数组逻辑运算使用库函数数组连接数组切片数组重排线性化数组3.2 MATLAB...数组切片 数组重排 线性化数组 3.2 MATLAB向量 ...

    3.1 MATLAB数组

    3.1.1 创建数组

    • 函数 size() eg sz=size(A),将返回一个n维向量,其中包含数组每一维的大小。
    • 函数length() 返回数组的最大维数值

    使用 “ ;”或者另起一行表明一行的结束,如 A = [2,5,7;1,2,43]。

    • 函数 zeros(m,n) 与函数 ones(m,n)
    • 函数 rand(m,n) 与函数 randn(m,n) 分别产生填充值为0到1的随机数的数组
    • 函数 diag()具有多种形式,最常见的是 diag(A),其中 A 为一数组,它将A中对角线上的元素作为向量返回;diag(V),其中V是一个向量,返回一条对角线为V的方阵。
    • 函数 magic() 它产生一个填充 1 到 m^2 之间数字的数组,其组织方式使得每一行、每一列以及对角线上的元素分别加起来等于相同的数。
      在这里插入图片描述

    3.1.2 数组操作

    3.1.2.1 获取数组中的元素

    ● 获取数组中的元素: 可以通过将需要获取元素的索引值用括号括起来的方 式对数组中的元素进行寻址,其中第一个值为行索引值,第二个值为列索引值。

    >>A=magic(4);
    >>A(4,1);
    >>A(2,3)=0;
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    如果在超出数组范围的位置写入,Matlab将自动对数组进行扩充。
    如果在数组当前元素的位置和将要写入新数值的位置之间缺失数据
    的话,将对缺失数据填充为0.
    

    在这里插入图片描述

    3.1.2.2 各类型数组操作

    1 数组算术操作

    在这里插入图片描述

    2 数组逻辑运算

    若两个数组的维数相同或者其中一个是标量, 对于两个数组中单个元素的逻辑操作就可以执行, 结果将是与原数组具有相同大小取布尔值的数组.

    A=[1 2;4 3]; B=[0 6;3 2]; B>=A
    ans= 0 1
    0 0

    A>=4 >>C=[1 2 3 4];
    ans= 0 0 >> A>C
    0 0 Error using >
    Matrix dimensions must agree.

    3 使用库函数

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4 数组连接

    在这里插入图片描述

    5 数组切片
    	将数组中的一部分移入另一个数组中:             
    	   B(<rangeBR>,<rangeBC>)=A(<rangeAR>,<rangeAC>);
    每一切片数组的每一维数必须相等,或者A中切片大小为1×1;
    如果执行这一语句之前B不存在的话,其中没有被显式赋值的位置将填充为0;
    如果执行这一语句之前B存在的话,没有直接赋值的部分的值保持不变;
    

    在这里插入图片描述

    6 数组重排

    ● 对一种维数形式的数组重排为另外一种维数形式:
    reshape(A,rows,cols,…)
    Remark: reshape()并不会补充数据填充到空白位置,
    数组A原始维数的乘积必须与新数组维数的乘积相等。

    A=1:10; % 1*10
    reshape(A,4,3) %%%error using reshape
    reshape([A 0 0],4,3)
    ans=
    1 5 9
    2 6 10
    3 7 0
    4 8 0

    7 线性化数组

    存储数组的内存块也是顺序排放的,数组按照列的顺序存放在内存中。
    在这里插入图片描述

    代码清单3-1 数组操作脚本

    A = [2 5 7 3 ; 1 3 4 2]
    [rows , cols] = size ( A )
    odds = 1:2:cols
    disp(‘odd columns of A using predefined indices’)
    A(:,odds)
    disp(‘odd columns of A using anonymous indices’)
    A(end,1:2:end)
    disp(‘put evens into odd values in a new array’)
    B(:,odds)=A(:,2:2:end)
    disp(‘set the even values in B to 99’)
    B(1,2:2:end)=99
    disp(‘find the small values in A’)
    small=A<4
    disp(‘add 10 to the small values’)
    A(small) = A(small) + 10
    disp(‘the can be done in one ugly operation’)
    A(A<4) = A(A<4) + 10
    small_index = find(small)
    A(small_index) = A(small_index) + 100

    3.2 MATLAB向量

    3.2.1 创建向量

    ● 一、使用一系列长治来创建向量;

         (1)直接输入           
         (2)使用冒号输入某个范围内的数值              
                   a : b : c (起始值:增量:结束值)      
         (3)linspace(a,b,c)             
                   a: 起始值,b:终值, c:向量长度 (元素个数)                      
         (4)使用函数创建向量如zeros(),ones(), rand()
    

    ● 二、通过对已有向量进行操作产生新向量;

     ●	Remarks: 
           利用MATLAB窗口中的workspace查看变量,
          workspace给出的变量信息包括:
                             变量名、变量值、变量类型
          利用MATLAB命令窗口中的who,whos命令查看变量
    

    3.2.2 向量尺寸

    3.2.3 向量索引

    1 数值索引

    2 逻辑索引

    3.2.4 缩短向量

    3.2.5 向量操作

    1 算术操作

      当两向量长度相同或者其中之一为标量时,算术操作可以在
      两向量中的每一个元素上共同执行。
       A+B
       A-B
       A.*B
       A./B
       A.^a
    

    2 逻辑操作

     当两个向量长度相同或者其中之一为标量时,可以在两向量中执行逐个元素的逻辑是操作,
     结果将是与原始向量长度相同的且取逻辑值的向量。
    A=[2 5 7 3 1];  B=[0 6 5 3 2];
    A>=5; A>=B;  C=[1 2 3];
    A>C %%不能运算
    
    可以使用逻辑“与”和“或”操作将逻辑操作符组合称复杂的操作:
      &、|:对具有匹配尺寸的逻辑数组的单个逻辑值进行逐元素
                 的匹配执行;
      &&、||:将单个逻辑结果结合起来;
     	  A=[true true false false]; B=[true false true false];
    		 A&B ;   A|B;
    	  C=[1 0 0]; A&C  %%显示出错
    
    ●	注: 如果要得到对应逻辑向量中元素为真的向量元素索引值, 
    		函数find()可以完成此项任务, 它需要输入一个逻辑值数组,
    		 然后输出取真值的元素所对应位置的向量. 
    ●	例:>> A=[2 5 7 1 3];  A>4;
            >> a=find(A>4)
                 a= 2    3
           >> A(a)
             ans=
                    5  7
    

    3 应用库函数

    • sum(V)/mean(V): 向量所有元素之和/均值;
    • min(V)/max(V): 返回向量V的最小/最大值以及该值在向量中出现的位置;
    • round(V), ceil(V), floor(V), fix(V): 将向量中所有数值中的小数部分去掉, 分别对应常规的舍入、向上舍入、向下舍入、向零舍入;
      • round:向最近的方向取整(四舍五入)
      • ceil: 向正无穷大方向取整(向上舍入)
      • floor: 向负无穷大方向取整(向下舍入)
      • fix: 向零方向取整(向零舍入)
        在这里插入图片描述

    4 连接

    A=[B,C,D,…,X,Y,Z]
      A=[2 5 7];
      B=[1 3 5];
      [A,B]
      [A, 5,B]
    

    5 切片

    切片(将一个向量中的一部分移入另外一个向量的一部分中)

    B(<rangeB>)=A(<rangeA>)
      rangeB的大小必须与rangeA大小相同或者rangeA的大小为1;
     若执行此语句之前B不存在,其中没有被显式赋值的位置将自动用0填充;
      若执行此语句之前B存在,没有直接在rangeB范围内赋值的部分其值保持不变
    

    代码清单 3-2 向量索引脚本

    clear
    clc %%清理前面的输出
    A = [2,5,7,1,3,4];%%创建一个具有5个元素的向量A
    odds = 1:2:length(A);%%读取向量A中奇数位置的数
    disp(‘odd values of A using predifined indices’)
    A(odds)%%读取向量A中奇数位置的数
    disp(‘odd values of A using anonymous indices’)
    A(1:2:end)%%读取向量A中奇数位置的数
    disp(‘put evens into odd values in a new array’)
    B(odds)=A(2:2:end)%%读取向量A偶数位置的数,其他无法读取的数用0代替。
    disp(‘set the even values in B to 99’)
    B(2:2:end)=99%%读取向量A偶数位置的数用99代替。
    disp(‘find the small values in A’)
    small=A<4%%逻辑语句 找到A中比4小的数并输出1,否则输出0
    disp(‘add 10 to the small values’)
    A(small) = A(small) + 10%%比4小的项+10
    disp(‘the can be done in one ugly operation’)
    A(A<4) = A(A<4) + 10%比4小的项+10

    在这里插入图片描述

    课后习题

    ##此代码为matlab中代码
    %%    chapter 3
    
    %%    代码清单 31  数组操作脚本
    
    clear    %%清理变量
    clc      %%清理前面的输出
    A = [2 5 7 3 ; 1 3 4 2]    %%创建一个具有2*4的矩阵A
    [rows , cols] = size ( A )    %%得到行数和列数
    odds = 1:2:cols    %%创建向量odds,它包含了奇数列的索引值
    
    %%disp()函数可以在command窗口中显示内容
    disp('odd columns of A using predefined indices')
    A(:,odds)    %%取出A中的奇数列
    disp('odd columns of A using anonymous indices')
    A(end,1:2:end)    %%上一行命令的匿名实现
    disp('put evens into odd values in a new array')
    B(:,odds)=A(:,2:2:end)    %%将B中没有被赋值的元素填充为0
    disp('set the even values in B to 99')
    B(1,2:2:end)=99    %%将B中选中位置的元素赋值为99
    disp('find the small values in A')
    small=A<4    %%逻辑语句 找到A中比4小的数并输出1,否则输出0
    disp('add 10 to the small values')
    A(small) = A(small) + 10    %%4小的项+10
    disp('the can be done in one ugly operation')
    A(A<4) = A(A<4) + 10    %%4小的项+10
    small_index = find(small)    %%运用函数find() 返回原数组线性化形式下索引值的列向量。
    A(small_index) = A(small_index) + 100    %%%%4小的项(前面已经找出对应位置)+100
    
    
    
    
    %%    代码清单 32  向量索引脚本
    
    clear    %%清理变量
    clc    %%清理前面的输出
    A = [2,5,7,1,3,4];    %%创建一个具有5个元素的向量A
    odds = 1:2:length(A);    %%读取向量A中奇数位置的数
    %%disp()函数可以在command窗口中显示内容
    disp('odd values of A using predifined indices')
    A(odds)    %%读取向量A中奇数位置的数
    disp('odd values of A using anonymous indices')
    A(1:2:end)    %%读取向量A中奇数位置的数(上面两行命令的匿名显示方式)
    disp('put evens into odd values in a new array')
    B(odds)=A(2:2:end)    %%读取向量A偶数位置的数,其他无法读取的数用0代替。
    disp('set the even values in B to 99')
    B(2:2:end)=99    %%读取向量A偶数位置的数用99代替。
    disp('find the small values in A')
    small=A<4    %%逻辑语句 找到A中比4小的数并输出1,否则输出0
    disp('add 10 to the small values')
    A(small) = A(small) + 10    %%4小的项+10
    disp('the can be done in one ugly operation')
    A(A<4) = A(A<4) + 10    %4小的项+10
    
    
    
    %%    chapter 3    课后习题代码
    
    %%    1    求y值为多少
    x = [ 9 3 0 6 3]
    y = mod((sqrt(length(((x+5).*[1 2 3 4 5]))*5)),3)   %% x中每个元素+5.*对应元素 求出其元素个数 除以三的余数
    
    %%    2    向量操作
    vec=[4,5,2,8,4,7,2,64,2,57,2,45,7,43,2,5,7,3,3,6253,3,4,3,0,-65,-343]
    %%    (1)    创建一个新的向量 vecR 使其为vec的转置
    vecR=vec'    %%求vec的转置
    %%    (2)    使vecB成为vec中的前半部分与后半部分互换的结果
    a=length(vec);
    vecB=[vec(a/2+1:a),vec(1:a/2)]
    %%    (3)    vecS使其包含小于45的元素
    b=find(vec<45);
    vecS=vec(b)
    %%    (4)    vec3S从vec中最后一个元素开始,并且间隔三个元素取一个元素,直到第一个为止
    vecR=vec(end:-4:1)
    %%    (5)    vecN中包含所有等于2/4的元素
    vecN=find(vec==2|vec==4)
    %%    (6)    vecG包含vec中去掉索引值为奇数且取值为2/4的元素后所有元素
    c=vec(2:2:end);
    vecG=c(find(c~=2&c~=4))
    
    %%    3    向量操作
    nums1=[7,1,3,5,32,12,1,99,10,24];
    nums2=[54,1,456,9,20,45,48,72,61,32,10,94,11];
    nums3=[44,11,25,41,84,77,998,85,2,3,15];
    %%    new_nums1、new_nums2、new_nums3,分别包含以上三个向量中从第一个元素开始且间隔取值的元素
    new_nums1 = nums1(1:2:end)
    new_nums2 = nums2(1:2:end)
    new_nums3 = nums3(1:2:end)
    
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  • **MATLAB C Python中的索引及切片** 在不同的语言里,数组的下标索引及切片存在区别,如若混淆则会产生无法察觉的错误。 一、下标索引 1.1 对于MATLAB数组索引,从1开始,到N结束,如: data(1:N) %表示data的第1...
  • 然后,是步长和停止:start:stepsize:stop第一行然后切片数据向后,从最后一个元素开始结束,按步长递增(-1在本例中)并查看相应的元素(end + (-1)),一直到停止元素,1对你来说。:它本身就意味着“全部”。因此,第1行正好...
  • Matlab中的向量和数组(超详细)

    千次阅读 多人点赞 2020-03-16 13:39:41
    文章目录Matlab中的向量和数组(超详细)Matlab中的向量介绍创建向量向量的大小索引向量数值索引逻辑索引缩短向量向量运算算术运算逻辑运算sum()、min()、max()、round()、ceil()、floor()、fix()切片Maltab中的数组...
  • 本资源包含基于Matlab的使用sum方法计算矩阵、数组、向量元素总和 包含 实例1:计算向量元素总和 实例2:计算矩阵每列元素的总和 实例3:计算矩阵每行元素的总和 实例4:计算数组特定切片元素(维度1*维度2)的总和 ...
  • Matlab day6 --多维数组

    2019-10-25 21:40:14
    多维数组的索引 ...直接用下标,细节上的操作和一般的数组用下标访问相同,比如切片等等 操作 reshapereshape 逐列操作,沿 A 中各列连续逐一提取元素来创建新矩阵,从第一页开始,之后是第二页。 ...
  • Numpy中对数组索引的方式有很多(为了方便...import 切片索引:通过[start: end: steps](起始位置为start,终止位置为end,步长为steps)的方式索引连续的数组子集import 布尔索引:通过布尔类型的数组进行索引i...
  • 实例4:创建一个三维数组并计算数组特定切片元素(维度1*维度2)的总和 实例5:创建一个三维数组并计算数组特定切片元素(维度2*维度3)的总和 实例6:创建一个三维数组并计算数组特定切片元素(维度1*维度3)的...
  • Python 与 Matlab 切片操作的区别 因为本人最近才开始学习python,其中numpy库对于矩阵和序列的操作和matlab有些颇为相似,容易混淆,...python 中的切片操作要用 [] , 一维格式:list[a:b],二维数组:list[a:b,c:d],
  • 实例5:创建一个三维数组并计算特定切片(维度1*维度2)元素的标准差 实例6:创建一个向量并计算其标准差(不包括NaN值) 本资源配套CSDN博客“Matlab结果性能评价---std函数(计算矩阵、数组和向量元素标准差)”,可...
  • 实例5:创建一个三维数组并计算特定切片(维度1*维度2)元素的标准差 实例6:创建一个向量并计算其标准差(不包括NaN值) 本例程配套完整源码和绘图资料下载 标准差: 对于由 N 个标量观测值组成的随机变量 A...
  • matlab笔记

    2020-01-04 19:59:40
    基础知识1 基础知识1.1 运行结果显示在互动框中1.2 导入数据1.3 自定义函数和调用1.4 数组1.4.1 数组的创建1.4.2 数组的索引1.4.3 在数组末尾加元素,实现append方法1.4.4 数组中逗号和空格1.4.5数组切片1.5 乘法\*...
  • 1.什么是Blob对象?Blob对象表示二进制文件的数据内容,并且可以操作二进制文件,因此它常用于读写文件。Blob对象的构造函数Blob()由浏览器原生提供,实例...第一个参数是数组数组元素可以是字符串或二进制文件,...
  • 1.5.索引和切片 2018/11/10 ================================================================= ...数组切片是原始数组的视图。数据不被复制,视图上修改都会反映到源数组上 # 3.切片是1沿着一个轴方向进行的...
  • contourslice 四维切片等位线图 conv 多项式乘、卷积 cool 青紫调冷色图 copper 古铜调色图 cos 余弦 cosh 双曲余弦 cot 余切 coth 双曲余切 cplxpair 复数共轭成对排列 csc 余割 csch 双曲余割 cumsum ...
  • numel函数 matlab

    千次阅读 2018-05-21 16:32:10
    matlab中,numel函数用于计算数组中满足指定条件的元素个数。用法如下:n = numel(A); % 返回数组A中元素个数。n = numel(A, index1, index2, ... indexn); % 返回A(index1, index2, ... indexn)中元素的个数,...
  • MATLAB图形图像处理

    热门讨论 2011-01-03 12:20:11
    第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4...
  • 因此,当涉及到数学任务时,它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。 计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。例如,镜像图像、按特定角度旋转图像等。 在编写机器...
  • VC++ matlab图像处理

    2013-09-15 15:17:54
    第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4...
  • matlab操作集合

    2020-04-15 14:02:45
    syms a b c %%定义符号变量 f(a)=simplify((cos(a)^2*sin(a)^2+cos(a))^0.5)%%简化多项式 diff_f_x = diff(f(a)) %%求f(a)的导数 ...A = 1:4:10 %%数组 B = [3,2,3;2,3,4;4,5,6] %%矩阵 B(1,:) %矩阵切片行 B(:,1) ...
  • MATLAB numel()函数

    千次阅读 2013-12-04 09:41:14
    函数功能:在MATLAB中,该函数用于计算数组中满足指定条件的元素个数。   语法格式:   n = numel(A)   返回数组A中元素个数。   n = numel(A, index1, index2, ... indexn)   返回A(index1, index2,...
  • 本示例说明了如何将图例添加到饼图中,该饼图显示每个切片的描述。定义x并创建一个饼图。x 指定单元格数组中每个饼图的描述labels。按照在中指定数据的顺序指定说明x。labels 在饼图下方显示水平图例。将其中包含的...
  • 第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4...
  • 第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4...
  • 图形图像处理源程序-matlab6.5图形图像处理源程序.rar 这是一些图形图像处理源程序,需要的话可以参考一下 第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的...
  • matlab 将dcm文件转换为raw

    千次阅读 2015-10-20 18:26:58
    找到存放dim的文件夹(默认所有的切片都是在这里,并且按名称顺序排好),获取dim文件的数目以及单个dim的长宽。 然后遍历所有的dim文件,将数据存到一个三维数组中去 将三维数据进行保存。 代码:clear all;rawNam

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