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  • 2019-09-29 03:42:47

    在写MATLAB代码时经常会用到求某个矩阵长度,我之前通常用size,后来发现别人喜欢用length。这篇文章旨在统计分析各大求长度指令的异同点。

    size(a) -- 表矩阵每个维度的长度

    a = [1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12];
    size(a);

    结果是[3,4]

    length(a) -- 表矩阵的最大长度,相当于max(size(a))

    length(a)结果是4

    ndims(a)如名,表矩阵维数,相当于length(size(a))

    ndims(a)结果是2

     

    所以,还是安心用我的size吧。

    转载于:https://www.cnblogs.com/chri330dj/p/8571753.html

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    矩阵的计算一、求和sum(A) 对矩阵A各元素求和sum(A,dim) 当dim=1时,按求和;当dim=2时,按行求和cumsum(A,dim) 与sum类似,但在结果矩阵中保留计算过程值If X = [0 1 2; 3 4 5]then sum(X, 1) is [3 5 7] and ...

    矩阵的计算

    一、求和

    sum(A) 对矩阵A各列元素求和

    sum(A,dim) 当dim=1时,按列求和;当dim=2时,按行求和

    cumsum(A,dim) 与sum类似,但在结果矩阵中保留计算过程值

    If X = [0 1 2; 3 4 5]

    then sum(X, 1) is [3 5 7] and sum(X, 2) is [3; 12]

    >> cumsum(X,2)

    ans =

    0 1 3

    3 7 12

    sum(sum(A)) 求矩阵所有元素和

    二、求积

    prod(A) 对矩阵A的各列元素求乘积

    prod(A,dim) 当dim=1时,按列求积;当dim=2时,按行求积

    cumprod(A,dim) 与prod类似,但在结果矩阵中保留计算过程值

    三、差分

    diff(A) 计算矩阵A的各列元素的差分

    diff(A,n) 计算矩阵A各列元素的n阶差分(当n>=size(x,dim)时,返回空矩阵)

    diff(A,n,dim) 当dim=1时,按列求差分;当dim=2时,按行求差分

    四、范数

    norm(A) 求矩阵A或向量A的范数(向量为2-范数、模或欧几里徳长度,矩阵为2-范数或最大奇异值)

    norm(A,p) 求矩阵或向量的p-范数,p常取1、2、inf、-inf。

    normest(A) 估算矩阵的2-范数

    normest(A,tol) 使用tol作为允许的相对误差估算2-范数

    五、秩

    rank(A) 默认允许误差下计算矩阵的秩

    rand(A,tol) 以tol为允许误差计算矩阵的秩,其中tol=max(size(A))*eps(norm(A))

    六、其他

    det(A) 计算矩阵行列式

    trace(A) 计算矩阵的迹(对角元素和)

    null(A) 计算矩阵的化零矩阵,若不存在则返回空矩阵

    null(A,‘r’) 返回有理数形式的化零矩阵

    orth(A) 计算矩阵的正交空间

    rref(A) 返回矩阵A的约化行阶梯式

    [R,jb]=rref(A) R为约化行阶梯式,jb为1*r的向量,其中r为矩阵的秩

    [R,jb]=rref(A,tol) 计算矩阵的约化行阶梯式,并以tol为允许相对误差计算秩

    subspace(A,B) 计算两矩阵空间夹角

    展开全文
  • 你可以这样做:A = rand(4,6); %// example datax = [1; 2; 1; 3]; %// example datay = [1; 2; 1; 2]; %// example data[M N] = size(A);col = 1:N;B = A.* ( bsxfun(@gt, col, x) & bsxfun(@le, col, (N-y)) )...

    你可以这样做:

    A = rand(4,6); %// example data

    x = [1; 2; 1; 3]; %// example data

    y = [1; 2; 1; 2]; %// example data

    [M N] = size(A);

    col = 1:N;

    B = A.* ( bsxfun(@gt, col, x) & bsxfun(@le, col, (N-y)) );

    这个例子的结果是:

    >> A

    A =

    0.0168 0.8797 0.7367 0.9859 0.5385 0.9745

    0.9274 0.4161 0.0567 0.0649 0.7961 0.1616

    0.3935 0.8690 0.8386 0.0308 0.5494 0.5525

    0.7615 0.1895 0.0002 0.0919 0.7167 0.6101

    >> B

    B =

    0 0.8797 0.7367 0.9859 0.5385 0

    0 0 0.0567 0.0649 0 0

    0 0.8690 0.8386 0.0308 0.5494 0

    0 0 0 0.0919 0 0

    如果在主循环的所有迭代中 x 和 y 相同,则可以通过在循环之前计算掩码来节省时间:

    [M N] = size(A);

    col = 1:N;

    mask = bsxfun(@gt, col, x) & bsxfun(@le, col, (N-y));

    然后在每次迭代时你只需要应用预先计算的掩码:

    B = A.*mask;

    展开全文
  • 用matlab根据拆分矩阵.

    千次阅读 2021-04-18 13:33:37
    因此对于 A = 1 4 2 5 10 2 4 5 6 2 2 1 5 6 10 2 3 5 4 2 0 3 1 4 9 1 3 4 5 1 1 0 4 5 9 1 2 4 3 1 你得到单元格数组B的元素矩阵 >> B{1} ans = 1 3 4 5 1 1 2 4 3 1 >> B{2} ans = 2 4 5 6 2 2 3 5 4 2 >> B{3} ...

    使用logical indexing

    B=A(A(:,end)==10,:);

    C=A(A(:,end)==2,:);

    回报

    >> B

    B =

    1 4 2 5 10

    2 1 5 6 10

    >> C

    C =

    2 4 5 6 2

    2 3 5 4 2

    编辑:在回复丹的评论这里是一般情况的扩展

    e = unique(A(:,end));

    B = cell(size(e));

    for k = 1:numel(e)

    B{k} = A(A(:,end)==e(k),:);

    end

    或者更紧凑的方式

    B=arrayfun(@(x) A(A(:,end)==x,:), unique(A(:,end)), 'UniformOutput', false);

    因此对于

    A =

    1 4 2 5 10

    2 4 5 6 2

    2 1 5 6 10

    2 3 5 4 2

    0 3 1 4 9

    1 3 4 5 1

    1 0 4 5 9

    1 2 4 3 1

    你得到单元格数组B的元素矩阵

    >> B{1}

    ans =

    1 3 4 5 1

    1 2 4 3 1

    >> B{2}

    ans =

    2 4 5 6 2

    2 3 5 4 2

    >> B{3}

    ans =

    0 3 1 4 9

    1 0 4 5 9

    >> B{4}

    ans =

    1 4 2 5 10

    2 1 5 6 10

    展开全文
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空空如也

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列矩阵的长度