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  • Matlab列向量生成N列每列相同的矩阵
    千次阅读
    2020-04-21 19:30:44

    将列向量生成N列每列相同的矩阵


    函数法


    a=[1 ;2;3;4];
    b=repmat(a,1,N);


    线性代数法


    clear all;
    a=[1 2 3 4];
    b=[a',zeros(4,3)];
    c=b*ones(4,4);
     

    如果是行向量转置一下就好了

    推荐用第二种方法,别问为什么,问就是比较帅

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    MATLAB小函数:将列向量转化为0-1矩阵

    将列向量转化为0-1矩阵,例如

    A =

    1

    2

    1

    5

    3

    4

    1

    4

    3

    转换为:

    B =

    1 0 0 0 0

    0 1 0 0 0

    1 0 0 0 0

    0 0 0 0 1

    0 0 1 0 0

    0 0 0 1 0

    1 0 0 0 0

    0 0 0 1 0

    0 0 1 0 0

    1. MATLAB程序

    function B=trans_logic(A)

    % 将列向量转化为0-1矩阵

    % A=[1;2;1;5;3;4;1;4;3];

    num=size(A);

    for i=1:num

    B(i, A(i))=1;

    end

    2. 结果

    >> A=[1;2;1;5;3;4;1;4;3];

    >> B=trans_logic(A)

    B =

    1 0 0 0 0

    0 1 0 0 0

    1 0 0 0 0

    0 0 0 0 1

    0 0 1 0 0

    0 0 0 1 0

    1 0 0 0 0

    0 0 0 1 0

    0 0 1 0 0

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    有时候需要将向量或矩阵转为行向量,方便输出或操作,可以不用判断,利用(😃,所有元素“:”来自动获取拉平的值(注意matlab是按列优先取值)。免于判断烦恼。

    a = [1,2,3,4]
    a_row = a(:)'
    a2 = a'
    a2_row = a(:)'
    A1 = [1,2,3;4,5,6]
    A1_row = A1(:)'
    A1b = A1'
    A1_row = A1b(:)'
    

    results

    a =

     1     2     3     4
    

    a_row =

     1     2     3     4
    

    a2 =

     1
     2
     3
     4
    

    a2_row =

     1     2     3     4
    

    A1 =

     1     2     3
     4     5     6
    

    A1_row =

     1     4     2     5     3     6
    

    A1b =

     1     4
     2     5
     3     6
    

    A1_row =

     1     2     3     4     5     6
    

    另外提一嘴,我主要遇到的是将向量或矩阵,输出到图形中,而xlabel或legend,只支持行向量的拼接输出,有时候拉成列就反复改。 用了 ( : )’ 之后世界重新恢复平静。

    展开全文
  • 有没有一种方法可以在MATLAB中组合2个向量,例如:mat = zeros(length(C),length(S));for j=1:length(C)mat(j,:)=C(j)*S;end使用类似于以下内容的常规MATLAB语法:mat = C * S(1:length(S))这给出了"内部矩阵尺寸...

    有没有一种方法可以在MATLAB中组合2个向量,例如:

    mat = zeros(length(C),length(S));

    for j=1:length(C)

    mat(j,:)=C(j)*S;

    end

    使用类似于以下内容的常规MATLAB语法:

    mat = C * S(1:length(S))

    这给出了"内部矩阵尺寸必须一致误差",因为它正在尝试执行正常的矩阵运算。 这不是标准的线性代数运算,所以我不确定如何在MATLAB中正确表达它,但是似乎不需要循环就可以实现,而这在MATLAB中太慢了。

    我想你有错字。" mat(1,:) = ..."行将继续覆盖第一行,而对其余行不执行任何操作。 您是说说" mat(j,:) = ..."吗?

    是的,您说对了,应该是mat(j,:)。 对于那个很抱歉。

    没问题。 我已修复它,以避免造成任何进一步的混乱。 =)

    根据您的描述,这听起来像是简单的矩阵运算。您只需要确保C和S的尺寸正确即可。C应该是列向量(length(C)-1),而S应该是行向量(1-length(S))。假设它们是正确的尺寸,请执行以下操作:

    mat = C*S;

    如果您不确定它们的尺寸,可以使用以下方法:

    mat = (C(:))*(S(:)');

    编辑:实际上,我对括号有点疯狂。其中一些是不必要的,因为没有操作顺序方面的问题。这是一个更干净的版本:

    mat = C(:)*S(:)';

    说明:

    MATLAB中的矩阵乘法运算符将根据要应用的向量的尺寸来产生内积(导致标量值)或外积(导致矩阵)。

    上面的最后一个方程产生一个外积,这是因为使用了冒号运算符来重塑矢量自变量的维数。语法C(:)将C的内容重塑为单个列向量。语法S(:)'将S的内容重塑为列向量,然后将其转置为行向量。乘以后,将得到大小(长(C)乘长(S))的矩阵。

    注意:冒号运算符的这种用法适用于任何维数的向量和矩阵,从而使您可以将它们的内容重塑为单个列向量(如另一个SO问题所示,这使某些操作更加容易)。

    为什么底部表达式与顶部表达式产生不同的结果?似乎C = C(:)。我不明白这里有些微妙的事情。

    @Pete:我会在答案中添加一个解释,以使其更清楚。

    如果您的说法正确,那么我会读懂您的意思,然后C * S应该起作用,并且可以观察到它确实起作用。因此,真正的问题只是列向量与行向量相乘的顺序。甜。谢谢。

    乐意效劳。 C和S必须都是行向量开头,在这种情况下C * S和C(:)* S做同样的事情。实际上,只有在您不知道C和S是行向量还是列向量,但仍然想与它们执行外积的情况下,才真正需要更通用的C(:)* S(:)。

    我一直认为括号是"索引运算符",而C(:,x)是C(1:length(C),x)的简写。文档中确实强调了操作arent的精妙之处。有点可笑,他们比语言本身更好地记录了图书馆。

    括号是索引运算符的一种类型,括号之间的参数可以包含表达式和其他运算符。在括号内使用冒号运算符时,可以戴很多帽子。它可以用来制作像" C(1:length(C),x)"这样的向量,它可以索引像" C(:,x)"这样的整个维度,或者可以按列方式访问所有元素如" C(:)"。确实,Ive发现MATLAB的文档非常好,而且通常比其他语言更清晰。

    尝试在MATLAB中执行此操作:

    mat = C*S'

    如:

    C = [1; 2; 3];

    S = [2; 2; 9; 1];

    mat = zeros(length(C),length(S));

    for j=1:length(C)

    mat(j,:)=C(j)*S;

    end

    % Equivalent code:

    mat2 = C*S';

    myDiff = mat - mat2

    您是说以下意思吗?

    mat = zeros(length(C),length(S));

    for j=1:length(C)

    mat(j,:)=C(j)*S;

    end

    如果是这样,那只是矩阵乘法:

    C' * S    % if C and S are row vectors

    C * S'    % if C and S are column vectors

    如果您不知道C和S是行向量还是列向量,则可以使用技巧将它们转换为列向量,然后在乘以它们之前转置S:

    C(:) * S(:)'

    尝试这个:

    C = 1:3

    S = 1:5

    mat1 = C'* S

    mat2 = bsxfun(@times,C',S)

    (特别是当您需要的功能不是更简单的MATLAB表示法时很好)

    -罗恩

    我不清楚您在做什么-看来您生成的矩阵将由length(C)行组成,其中第i行是由i项的i比例缩放的向量S x4>(因为对向量进行下标给出了标量)。在这种情况下,您可以执行以下操作

    mat = repmat(C,[1 length(S)]) .* repmat(S, [length(C) 1])

    在其中将C跨列平铺,并将S向下平铺。

    尝试使用meshgrid:

    [Cm, Sm] = meshgrid(C, S);

    mat = Cm .* Sm;

    编辑:没关系,矩阵乘法也可以。您只需要一个列向量C和一个行向量S。然后执行C *S。

    展开全文
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