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  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202004/24/1587678498_270023.png... 我需要计算每10个数据里面A,B 出现的次数。 我大概有1000个这样的数据。然后需要计算他们的frequency,做出表格。请问应该怎么做?
  • Spreadsheet Link:trade_mark: 将 Excel:registered: 电子表格软件与 MATLAB:registered: 工作区连接起来,使您能够从 Excel 电子表格访问 MATLAB 环境。 使用 Spreadsheet Link 软件,您可以在 MATLAB 和 Excel ...
  • 使用MATLAB快速计算Khatri-Rao积

    千次阅读 2019-10-27 10:36:38
    使用MATLAB快速计算Khatri-Rao积的方法Khatri-Rao积介绍方法介绍代码功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定...

    使用MATLAB快速计算Khatri-Rao积

    Khatri-Rao积介绍

    在这里插入图片描述

    方法介绍

    若采用循环的方式逐列计算Kronecker积,当矩阵的列数较多时(比如上百万列),需要调用相同次数的kron函数,耗时较多。借助MATLAB在矩阵运算的优势,我们采用矩阵运算取代循环,以此减少计算时间。

    考虑如下的计算:
    在这里插入图片描述
    快读计算Khatri-Rao积的方法如下:
    第一步:对F、G矩阵进行如下图所示的操作,将F矩阵的每行复制G矩阵的行数,以下图为例,将F的每行复制2份,并照原来的顺序排列组合成更高阶的矩阵;将矩阵G幅值F的行数,以下图为例,将矩阵G复制三份,组合成更高阶的矩阵。
    在这里插入图片描述

    第二步:之后将两个扩充后的高阶的矩阵做Hadamard积,计算如下:
    在这里插入图片描述
    根据结果比较,以上计算Khatri-Rao积的方法是正确的。

    代码

    第一步的代码实现如下:

    nR_F=size(F,1);        %F的行数
    nR_G=size(G,1);      %G的行数
    mul=ones(nR_G,1);
    FF=kron(F,mul);     %通过kron函数实现对F矩阵的扩充,得到FF矩阵
    GG=repmat(G,nR_F,1);%通过repmat函数实现对G矩阵的扩充,得到GG矩阵
    

    第二步的代码实现如下:

    kr=FF.*GG;
    

    整个算法的代码:

    function   kr=KR(F,G)     
    		nR_F=size(F,1);        %F的行数
    	    nR_G=size(G,1);      %G的行数
    		mul=ones(nR_G,1);
    		FF=kron(F,mul);     %通过kron函数实现对F矩阵的扩充,得到FF矩阵
    		GG=repmat(G,nR_F,1);%通过repmat函数实现对G矩阵的扩充,得到GG矩阵
    		kr=FF.*GG;
    end
    

    结果验证

    其中kr1函数是采用上述的方法,kr2函数采用了按列循环的方法
    其中kr1函数是采用上述的方法,kr2函数采用了按列循环的方法。

    计算结果如下图所示,结果正确。
    在这里插入图片描述

    接下来比较两种计算方法的用时,假设F=G是3×100000的矩阵,分别采用两种方法Khatri-Rao积,计算结果如下图所示,采用本文的矩阵计算方法明显快于按列循环的方法。
    在这里插入图片描述

    继续增加矩阵的列数,当F=G是3×1500000的矩阵,计算结果如下图所示,两种方法的计算速度差异更加明显。

    在这里插入图片描述

    总结

    考虑到MATLAB更加适合矩阵运算,本文给出了一种快速计算两个矩阵Khatri-Rao积的方法,计算时间较普通的循环方法大幅缩减。

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  • 如何matlab工作空间的数据导出到excel1、MATLAB的数据导出问题:如果计算结果被保存为B矩阵:第一步 在指令栏输入:》save 'b.txt' B -ascii %(把矩阵B的数据,导出到了TXT文件中,名字为b.txt)%回车结果b.txt文件就...

    如何将matlab工作空间的数据导出到excel

    1、MATLAB的数据导出问题:

    如果计算结果被保存为B矩阵:

    第一步 在指令栏输入:

    》save 'b.txt' B -ascii %(把矩阵B的数据,导出到了TXT文件中,名字为b.txt)%

    回车

    结果b.txt文件就会被保存到work文件夹下

    打开b.txt,你会发现,如果数据很多,排列可能没有想象的整齐,而且是二进制显示的,你会怀疑出问题了,别担心,没问题。

    第二步 新建EXCEL1文档,并打开。点菜单中的:文件-->打开-->选择b.txt-->下一步,一直下一步.最后就保存数据到EXCEL1中了,不过这时候数据是二进制的,看上去很乱,甚至有乱码,但是只要鼠标点到那个格子,上面输入栏显示数据正确就没问题。

    第三步 方法很简单,把EXCEL1中的所有数据复制,新建一个EXCEL2文档,把刚才复制的数据-->选择性粘贴-->选"数值".OK,转成10进制了。结束

    2、 MATLAB数据输入很简单:菜单-->FILE-->import data.搞定.

    MATLAB中怎么将一个矩阵数据写入已有的表格中而不...

    1.上双击打开matlab

    2.接着可以直接在命令行进行相关的操作

    3.当然也可以直接新建一个脚本,我这里是直接在命令行进行的

    4.现在我们介绍一下关于将数据变量导出到excel中使用的函数xlswrite的语法格式,在搜索框输入xlswrite,点击回车

    5.就可以看到函数xlswrite的语法格式的相关介绍

    6.得到代码如下

    7.创建一个数据变量

    8.

    9.输入如下代码就可以 将其以excel文件格式到处到D盘

    10.在D盘中显示如下

    matlab怎么把计算的数据保存到excel里面?还有matl...

    可以去matlab官网下载

    write2excel

    xlswrite

    都是专门输出到excel的函数

    或者用

    dimwrite,例如:

    dlmwrite('filename.xls',f{k},'\t',0,0);

    MATLAB如何更新Excel表格里的数据,就是删除原有表...

    可以直接用xlswrite命令。

    data=randn(100,1); % data为需要存储的数据

    xlswrite('D:\write2Excel.xls',data,'data1');%数据存储至D盘根目录下

    % D:\write2Excel.xls 为存储路径及文件名

    % data 为需要存储的数据

    % data1为存储至Excel中的表单名

    matlab 如何将循环得到数据存储到EXCEL的指定位置

    可以直接用xlswrite命令。

    data=randn(100,1); % data为需要存储的数据

    xlswrite('D:\write2Excel.xls',data,'data1');%数据存储至D盘根目录下

    % D:\write2Excel.xls 为存储路径及文件名

    % data 为需要存储的数据

    % data1为存储至Excel中的表单名

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  • 这里写自定义目录标题MATLAB程序设计变量字符串元胞与结构数值运算矩阵运算多项式运算复数运算留数运算新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码...

    MATLAB语言数据类型

    变量

    符号型数据用于公式推导和数学问题解析解法,使用syms()函数
    例如:syms a b;

    字符串

    字符串的定义:
    1.直接用单引号赋值:s1=‘I love matlab’
    2.利用char()函数结合ASCII码:s2=char([73 32 108 111 118 101 32 109 97 116 108 97 98])
    3.字符数组生成字符串:s3=[‘I’, ’ ‘,‘l’,‘o’,‘v’,‘e’,’ ‘,’ ',‘m’ ,‘a’,‘t’,‘l’,‘a’,‘b’]
    字符串拼接:用[ ]进行拼接,注意里边,和;的区别
    用strcat()和strvcat()函数进行水平和垂直拼接。

    元胞与结构

    元胞数组:
    定义:1.赋值语句,2.用cell()函数预先分配存储空间
    调用:1.通过将索引括在圆括号 () 中可以引用元胞集;2.使用花括号 {} 进行索引来访问元胞的内容。
    转换关系S2N:str2int, str2num, str2mat, sscanf
    N2S: int2str, num2str, mat2str, sprintf

    数值运算

    矩阵运算

    输入方法:
    1.输入元素列表a=[1 2 3;3 4 5;4 5 6]
    2.从外部数据文件中读取矩阵:load data.mat
    3.内部函数和工具箱函数a=eye(4)
    4.编写语句
    代数运算:’ + - * / \ ^ .
    逻辑云端:& | ~ xor
    关系运算:==,~= ,> , < ,<= , >=

    多项式运算

    poly2sym(C,‘V’)
    poly2str(C,‘V’)
    C:多项式系数向量,降幂排列
    V:指定变量,前者默认为x,后者必须指定。
    基本运算:+,-,conv(乘),deconv(除),polyder(微分),polyint(积分),polyval(估值),roots(求根)。

    复数运算

    复数绘图:plot,polar
    运算:real,imag,abs,angle,conj

    留数运算

    c=limit(F*(z-z0),z,z0) 单奇点
    c=limit(diff(F*(z-z0)^m,z,m-1)/prod(1:m-1),z,a) m重奇点
    prod连乘

    符号运算

    符号微积分

    符号极限:limit()

    调用:limit(F,x,a)或limit(F,x,a,‘right’或’left’)
    F极限表达式,x为符号自变量,提前用syms x声明,right和left是单边极限

    符号导数:diff()

    调用:dF=diff(F,x,n)

    符号积分int()

    I=int(f,x)求不定积分
    I=int(f,x,a,b)求不定积分

    符号级数

    taylor级数展开

    单变量函数Taylor展开taylor():
    r=taylor(f,x,n,a),单变量中x可以省略,n默认为6
    多变量函数taylor展开mtaylor():
    T=maple(‘mtaylor(f,[x1,x2,x3,…,xn],n’)原点
    T=maple(‘mtaylor(f,[x1=a1,x2=a2,x3=a3,…,xn=an],n’)任意点

    fourier级数展开

    级数求和

    symsum()函数用于求解已知通项的有穷或无穷级数的和
    调用:r=symsum(s,v,a,b)
    s通项,v级数自变量,a,b起点终点,可为inf,s中只有一个变量,可以省略v

    符号积分变换

    fourier变换

    fourier()和ifourier()
    调用:Fw=fourier(ft,t,w)和ft=ifourier(Fw,w,t)

    laplace变换

    laplace()和ilaplace()
    调用:Fs=laplace(ft,t,s)和ft=ilaplacer(Fs,s,t)

    Z变换

    ztrans()和iztrans()
    调用:FZ=ztrans(fn,n,z)和fn=iztrans(FZ,z,n)

    符号方程求解

    符号代数方程求解

    线性方程,非线性方程,超越方程均可用solve()求解
    调用:
    S=solve(eqn1,eqn2,…eqnn,‘v1,v2,…,vn’)其中S是结构数组,要显示出显示解S.vi
    [x1,x2,…,xn]=solve(eqn1,eqn2,…eqnn,‘v1’,‘v2’,…,‘vn’)

    符号微分方程求解

    用dsolve()函数求解有解析解的微分方程
    sols=dsolve(‘eq1,eq2,…’,‘cond1,cond2,…’,‘v’)
    eq微分方程组的表达式,cond初始条件,v符号自变量,缺省为t。

    程序控制结构

    顺序结构

    数据输入input()

    user_enter=input(‘prompt’)
    user_enter=input(‘prompt’,‘s’)
    prompt为提示信息,s用于指定输入内容为一个字符串

    数据输出disp()

    disp(X)

    选择结构

    条件语句if…end

    开关语句switch

    switch 开关表达式
              case 表达式1
                   语句组1 
              case 表达式2
                   语句组2
              otherwise
                   语句组m
    end
    

    循环结构

    for语句

    for 循环变量=V
        循环体语句
    end
    

    while语句

    while(条件)
          循环体语句
    end
    

    试探结构

    try
       语句段1
    catch
        语句段2
    end
    

    试探性执行语句段1,出现错误后执行语句段2

    递归结构

    M文件

    M脚本文件中变量均为全局变量

    M函数文件

    function[输出变量列表]=函数名(输入变量列表)
            注释说明部分
            函数体语句
     return
    

    特殊函数

    inline()函数
    匿名函数
    feval()函数

    图形绘制

    二维图像

    plot(),semilogx(),semilogy(),loglog()
    调用
    plot(Y)
    plot(X,Y,LineSpec,…)
    plot(X,Y,‘PropertyName’,PropertyValue,…)

    三维图像

    三维曲线图绘制
    plot3()和line()调用同上
    三维网格图绘制
    mesh()函数和surf()函数(课绘制着色表面图)
    mesh(Z)
    mesh(X,Y,Z)
    mesh(X,Y,Z,C)
    mesh(X,Y,Z,‘PropertyName’,PropertyValue,…)

    图像修饰

    图形标注

    使用text()和gtext()进行坐标轴窗口标注

    text(x,y,‘string’)
    text(x,y,z,‘string’)
    text(x,y,z,‘string’,‘PropertyName’,PropertyValue)
    gtext(‘string’)
    gtext(‘string1’,‘string2’,‘string3’,…)
    其中,x,y,z是标量或长度相等的向量,string是要添加的字符串

    使用legend()进行图例添加

    legend(‘string1’,‘string2’,‘string3’,…)
    legend(h,‘string1’,‘string2’,‘string3’,…)
    legend(‘mode’)或legend mode或legend(axes_handle,‘mode’)
    legend(…,pos)

    使用xlabel(ylabel和zlabel)进行坐标轴标注

    xlabel(string,‘PropertyName’,PropertyValue,…)
    PropertyName和PropertyValue是设置的树形及树形的值,成对出现,常见的有字体,字号

    使用title()进行标题添加

    title(string,‘PropertyName’,PropertyValue,…)

    使用annotation()进行基本图形绘制

    annotation(annotation_type,x,y)
    annotation(…,‘PropertyName’,PropertyValue,…)

    图形编辑

    主要通过set和get函数实现精细图形绘制。用于查询和设置相关属性。
    returned_value=get(object_handle,‘PropertyName’)查询句柄为object_handle的图形对象元素PropertyName属性取值。
    set((object_handle,‘PropertyName’,NewPropertyValue)将句柄为object_handle的图形对象元素的PropertyName属性设置为NewPropertyValue。

    函数绘图

    fplot()函数

    fplot(fun,limits,LineSpec)
    fplot(fun,limits,tol,LineSpec)
    fplot(fun,limits,n)
    fplot(fun,limits,tol,n,LineSpec,p1,p2)
    fun为需要绘制曲线的函数名称,limits,表示坐标轴取值范围:[xmin,xmax]和[xmin,xmax,ymin,ymax],tol表示函数相对误差精度,默认为2e-3,n表示最少绘图点为n+1,默认为1,LineSpec用于指定曲线的线型,颜色和标记符号。

    ezplot()函数

    ezpolt(fun,[min,max])
    ezpolt(fun,[xmin,xmax,ymin,ymax])
    ezplot(funx,funy,[tmin,tmax])
    ezplot(…,figure_handle)
    figure_handle是指定的图形窗口
    三位曲线使用ezplot3()
    ezplot3(funx,funy,funz,[tmin,tmax],‘animate’)

    ezcontour()函数

    ezcontour(fun,domain)
    ezcontour(fun,domain,n)
    n默认为60

    专用图形绘图

    条形图

    bar(),bar3()(竖直)
    barh(),bar3h()(水平)
    bar(Y)
    bar(x,Y)
    bar(…,width)
    bar(…,‘style’)
    bar(…,‘bar_color’)
    bar(…,‘PropertyName’,PropertyValue,…)
    style:grouped和stacked

    面积图

    area(Y)
    area(X,Y)
    area(…,basevalue)
    area(…,‘PropertyName’,PropertyValue,…)

    饼图

    pie(X)
    pie(X,explode)
    pie(…,labels)
    用pie()和pie3()绘制二维和三维饼图,explode与x维数相等

    举例

    fplot([x^2,2-x^2],[-2 2 -0.5 2.5])%绘制曲线图
    text([-1.4,-1.4],[2,0.05],{'\leftarrowy=x^2','\leftarrowy=2-x^2'})%添加标注
    A=double(solve(x^2-(2-x^2)))%将符号型结果转换为浮点型
    hold on 
    xn=linespace(A(1),A(2),100)
    fill([xn,fliplr(xn)],[xn^2,fliplr(2-xn^2),'b'])%填充积分区域
    syms x y;
    I=int(int(x^2,y,x^2,2-x^2),x,min(A),max(A))%嵌套调用求解重积分
    
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    MATLAB调用refprop计算物性参数详解欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定...

    MATLAB调用refprop计算物性参数详解

    欢迎使用Markdown编辑器

    REFPROP(REference Fluid PROPerties)是一款国际权威工质物性计算软件,该软件由美国国家标准技术研究所(NIST)研制开发。该物性计算软件能够被MATLAB和Fortran调用计算。
    example:
    P = refpropm('P','T',373.15,'Q',0,'water')
    其中第一个元素P为函数的返回值;第二个元素温度T为输入值为373.15K,第三个为干度Q,为0。因此,此式的含义就是温度为373.15K时,水的压力值
    P为1.014179966562579e+02kPa
    [S Cp] =refpropm('SC','T',373.15,'Q',1,'water')
    此式是为了求取温度为373.15K时的饱和水蒸气的定压比热容和焓值
    D =refpropm('D','T',323.15,'P',1e2,'water','ammonia',[0.9 0.1])
    此式是为了求取10%的water和90%的ammonia的密度;
    [x y] = refpropm('X','P',5e2,'Q',0.4,'R134a','R32',[0.8, 0.2])
    此式是为了求取在特定压力和质量下两种混合制冷剂的气相的质量分数和液相的质量分数。
    x =

    0.857407902025834
    0.142592097974166
    y =

    0.713888145117291
    0.286111854882709
    T=refpropm('T','C',0,' ',0,'water')
    此式是求取水的临界温度
    D_viscosity=refpropm('V','T',273.15,'P',101.325,'air.mix')
    此式是为了求取温度为273.15K,压力为101.325kPa时空气的运动黏度为1.725784151112505e-05。
    其中,在查取如R410A时,其有两种选择,一种是假设为纯流体,一种是混合物。两种计算结果如下:
    前者:

    T_average_ref=refpropm('D','T',245.7935,'P',300,'r410a.mix')
    

    密度为:12.2849
    后者
    T_average_ref=refpropm(‘D’,‘T’,245.7935,‘P’,300,‘r410a.ppf’)

    密度为:12.3773
    可以看到,两种形式有差别,但是差别很小。因此,两者可互相替代。
    
    文章是自己学习的一个小结,希望可以帮助到大家。
    
    
    
    
    展开全文
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    2019-07-04 21:21:31
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空空如也

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