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  • MATLAB判断矩阵相等
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    2014-11-26 01:27:44
    1. A==B;%得到的是一个矩阵,对应值相等则返回1,否则返回0
    2. ~norm(A-B);%若A==B则A-B全零,norm(A-B)的结果为0,否则为1;其中norm为范数
    3. ~sum(sum(abs(A-B)));%原理和2相同,但是计算速度要快于2数倍

    4. isequal(A,B);%相等返回1,否则返回0;支持元胞矩阵,其他的函数基本不支持

    4. 若不要求包含元素顺序必须相同,还可以使用ismember,setdiff,setxor等
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  • matlab中如何判断两个数据的值是否相等呢?我们都知道通常使用isequal()方法,调用方法如下: tf = isequal(A, B) 然而数据在什么情况下是相等的呢?我们看如下情况 x = 1.38389652673674e-20; y = 1....

    在matlab中如何判断两个数据的值是否相等呢?我们都知道通常使用isequal()方法,调用方法如下:

    tf = isequal(A, B)
    

    然而数据在什么情况下是相等的呢?我们看如下情况

    x = 1.38389652673674e-20;
    y = 1.38389652673674e-20;
    
    tf = isequal(x, y)
    """
    tf =
    
         1
    """
    

    我们可以看到两个完全相同的数值时,结果为1,代表相等。

    x = 1.383896526736740e-20;
    y = 1.38389652673674e-20;
    
    tf = isequal(x, y)
    """
    tf =
    
         1
    """
    

    我们可以看到当我们在末尾加上0时,虽然此时数据提升了精确度,但是matlab还是会认为它们是相等的。

    x = 1.383896526736741e-20;
    y = 1.38389652673674e-20;
    
    tf = isequal(x, y)
    """
    tf =
    
         0
    """
    

    我们可以看到,当我们在一个数据的末尾加上1时,此时结果为0,表示二者不相等,这符合我们数学上对于相等的定义。

    然而实际中matlab中会有一个有意思的现象,代码如下:

    x = 1.3838965267367400555555555555555e-20;
    y = 1.38389652673674e-20;
    
    tf = isequal(x, y)
    """
    tf =
    
         1
    """
    

    我们可以看到,此时数据值明显不相等,但是matlab依然认定二者是相等的,因为此时小数点后的有效数字过多,超过了matlab能够判定的位数。经过测试,matlab中只能判断到小数点后16位,16位精度后无论我们添加什么值都不会对相等的结果造成影响。 因此,在实际模拟运算中,如果小数点后的数字过多,我们需要对此稍作注意。

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  • MATLAB如何判断字符串相等-strcmp函数

    万次阅读 多人点赞 2019-04-25 20:28:55
    strcmp ...如果文本的大小和内容相同,则它们将视为相等。返回结果 tf 的数据类型为 logical。 输入参数可以是字符串数组、字符向量和字符向量元胞数组的任何组合。 实例1:比较两个字符串是否相等 ...

    strcmp

    比较字符串
    语法:
    tf = strcmp(s1,s2)
    说明:
    tf= strcmp(s1,s2), 比较 s1s2,如果二者相同,则返回 1 (true),否则返回 0 (false)。如果文本的大小和内容相同,则它们将视为相等。返回结果 tf 的数据类型为 logical
    输入参数可以是字符串数组、字符向量和字符向量元胞数组的任何组合。
    实例1:比较两个字符串是否相等

    s1 = 'Yes';
    s2 = 'No';
    s3 = 'No';
    tf = strcmp(s1,s2)
    tf1 = strcmp(s2,s3)
    

    结果如图所示,s1~=s2 (s1不等于s2),返回 0,s2==s3 (s2等于s3),返回1
    比较两个字符串是否相等
    实例2:在元胞数组中查找文本

    s1 = 'upon';
    s2 = {'Once','upon';
          'a','time'};
    tf = strcmp(s1,s2)
    

    结果如图所示,数组中相同文本返回1,不同返回0
    在元胞数组中查找文本

    注意事项:

    • strcmp 函数用于比较文本。如果用于不受支持的数据类型,strcmp 始终返回 0。
    • 对于不区分大小写的文本比较,请使用 strcmpi 而不是 strcmp。
    • 虽然 strcmp 与 C 函数共享名称,但它不遵循在文本输入匹配时返回 0 的 C 语言惯例。
    • 对于字符串数组,可以使用关系运算符(==、~=、<、>、<=、>=)而不是 strcmp。您可以对字符串数组进行比较和排序,就像您对数值数组进行比较和排序一样。
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  • 使用matlab 判断两个矩阵是否相等的实例数学意义的相等all(A(:) == B(:))isequal(A, B)但须注意的是:B = A,未必能保证 isequal(A, B)返回真,因为如果 A 中包含NaN,因为按照定义,NaN ~= NaN>> A = [1, NaN...

    使用matlab 判断两个矩阵是否相等的实例

    数学意义的相等

    all(A(:) == B(:))

    isequal(A, B)

    但须注意的是:B = A,未必能保证 isequal(A, B)返回真,因为如果 A 中包含NaN,因为按照定义,NaN ~= NaN

    >> A = [1, NaN]

    >> B = A

    >> isequal(A, B)

    0

    >> NaN == NaN

    0

    浮点数相等

    对于浮点数矩阵,判断两个矩阵是否精确相等意义不大,真正有意义的比较是比较两个矩阵是否足够接近:

    >> all(abs(A(:)-B(:))

    或者:

    >> max(abs(A(:)-B(:))) < col

    补充知识:matlab矩阵转置中.'和'的不同

    两者对于实矩阵没有差异,均表示转置矩阵

    ctranspose:

    '表示复共轭转置,转置后虚部符号相反。

    transpose:

    .'表示非共轭转置,转置后虚部不变

    以上这篇使用matlab 判断两个矩阵是否相等的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2020-05-08

    本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #! usr/bin/env python # coding: utf-8 # 学习numpy中矩阵的代码笔记 # 2018年05月29日15:43:40 # 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ import numpy as np #==================矩阵的创建,增删查改,索引,运算==================

    6b5aa0751a6f1e6a9d0b665a02cc1f46.gif

    Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')

    nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4,5,6,7,0]]) x = A.nonzero() #取出矩阵中的非零元素的坐标 print x #输出是一个元组,两个维度.一一对应, #返回非零元素在矩阵中的位置,前一个列表存放非零行坐标,后一个列表存放非零元素列坐标 #(array([0, 0, 0,

    np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表

    如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 矩阵的某一行 a[1] Out[32]: array([3, 4, 5]) 矩阵的某一列 a[:,1] Out[33]: array([1, 4, 7]) b=np.eye(3,3) b Out[36]: array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0.,

    python中科学计算包numpy中矩阵的合并,需要用到如下两个函数: 列合并:np.column_stack() ,其中函数参数为一个tuple 行合并:np.row_stack(),其中函数参数为一个tuple >>> import numpy as np >>> a = np.arange(8).reshape(4, -1) >>> print(a) [[0 1] [2 3] [4 5] [6 7]] >>> b = np.ar

    在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多. 下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save 保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy 参数介绍 numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file:文件名/文件路径 arr:要存

    np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解. 解释 nonzero(a) 返回数组a中非零元素的索引值数组. (1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值: (2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组.其中,一维arra

    Numpy matrix 必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND),matrix是Array的一个小的分支,包含于Array. import numpy as np >>> m = np.mat([[1,2],[3,4]]) >>> m[0] #读取一行 matrix([[1, 2]]) >>> m[:,0] #读取一列 matrix([[1], [3]]) numpy中数组和矩阵

    对于numpy矩阵,行列扩展有三种比较常用的方法: 1.使用矩阵对象的c_方法扩展列,使用矩阵对象的r_方法扩展行. 2.使用numpy扩展库提供的insert()函数,使用axis参数指定行或列. 3.使用numpy扩展库的row_stack()函数扩展行,column_stack()函数扩展列. 以上这篇Python+numpy实现矩阵的行列扩展方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

    常见的一种应用场景: 条件:假设A的shape为[4, 2],B的shape为[5, 2] 目的:实现A中的每一行, 减去B中的所有行(broadcast操作). 实现: A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2] A1 - B1 其他示例: wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2)) np.expand_

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