Matlab二维数组及其应用
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Matlab——数组与矩阵1 一维数组(向量)的创建1.1 直接输入法从键盘直接输入元素,列与列之间的数据用逗号或空格分隔,行与行之间的数据用分号分隔。
a=[1;2;3] 生成列向量b=[1,2,3] 生成行向量c=[1 2 3] 生成行向量说明:在一行中写多条语句时,逗号和分号可作为语句间的分隔符。
如果用分号,则命令窗不显示运行结果。
1.2 冒号生成法用于产生递增或递减的等差数列。
格式:初值:步长:终值说明:步长为1时可以省略。
a=1:2:6b=1:61.3 定数线性采样法用于产生起止于两点之间的n 个数据点。
格式:x = linspace(a,b,n)b= linspace(1,6,6) b=1:6说明:n 的默认值是100。
1.4 拼接法利用已有的一维数组创建新的一维数组。
将两个行向量或列向量拼接为一个行向量或列向量,也可以利用冒号抽取其中的部分数据生成新的一维数组。
行向量拼接:用方括号和逗号a3= [a1,a2]列向量拼接:用方括号和分号b3= [b1;b2]向量的抽取:用冒号a4= a3(1:2:end)抽取a3 中的奇数位置的元素组成新的数组例1 创建两个不同的一维行向量和列向量,并利用这两个向量拼接成一个新的行向量和列向量,然后再由新向量中的奇数位置元素组成新的向量。
x1= 1:3x2= linspace(5,20,4)x= [x1,x2]y1=[1:3]’y2= linspace(5,20,4)’y= [y1;y2]x3= x ( 1:2:end)y3= y ( 1:2:end)2 一维数组中元素的提取利用圆括号和索引号。
A= [1 2 3 4 5]a3=A(3)提取第3个元素3 二维数组(矩阵)的创建3.1 直接输入法从键盘直接输入元素。
输入规则如下:(1)矩阵元素必须在方括号内;(2)同行元素之间用空格或逗号隔开;(3)行与行之间用分号或回车符隔开;(4)元素可以是数值、变量、表达式或函数;(5)矩阵的维数不必预先定义。
一、介绍Matlab及其数组的定义Matlab是一种强大的数学软件,广泛应用于工程、科学和金融等领域。
在Matlab中,数组是一种基本的数据结构,用于存储和处理多个元素的数据。
二、数组的定义和操作在Matlab中,数组可以是一维的(向量)、二维的(矩阵)或者多维的。
数组的元素可以是数值、字符、逻辑值等。
我们可以通过以下方式定义一个数组:1. 定义一维数组```matlabA = [1 2 3 4 5];```2. 定义二维数组```matlabB = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];```3. 引用数组的一列当我们需要引用数组的一列时,可以使用以下方式:对于二维数组B,引用第二列的元素```matlabB(:,2)```对于多维数组,可以使用类似的方法引用特定的列。
三、实例分析以一个简单的实例来说明如何在Matlab中引用数组的一列。
假设有以下二维数组C:```matlabC = [10 20 30; 40 50 60; 70 80 90];```现在我们需要引用数组C的第三列,可以使用如下方式:```matlabC(:,3)```运行以上代码,输出结果为:```matlabans =306090```通过以上实例可以看出,通过在引用数组时采用C(:,3)的方式,即可快速方便的获得数组C的第三列元素。
四、总结在Matlab中引用数组的一列是非常简单和方便的,通过使用索引的方式,可以快速准确的获取到所需的列元素。
这种方式在处理大量数据时非常有效,能够提高程序的效率和可读性。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解Matlab中数组的引用操作。
在Matlab中引用数组的一列是非常常见和实用的操作,特别在数据处理和分析的过程中,经常需要提取特定的列信息。
除了上面介绍的基本操作外,Matlab还提供了一些高级的方法来引用数组的一列,让我们来逐步深入了解。
1. 使用逻辑索引除了使用数字索引来引用数组的一列外,我们还可以使用逻辑索引。
Matlab:二维数组及其应用二维数组实际上也是一个矩阵。
应此直接创建一个矩阵就行。
创建的方法你应该会吧,就是直接按行方式输入每个元素:同一行中的元素用逗号(,)或者用空格符来分隔,且空格个数不限;不同的行用分号(;)分隔。
所有元素处于一方括号([ ])内。
比如,创建一个3×5的矩阵(对应3×5的二维数组)A = [12 62 93 -8 22; 16 2 87 43 91; -4 17 -72 95 6]A =12 62 93 -8 2216 2 87 43 91-4 17 -72 95 6当然也可以用专门用来创建多维数组的cat函数来创建。
具体如下:函数cat格式A=cat(n,A1,A2,…,Am)说明n=1和n=2时分别构造[A1;A2]和[A1,A2],都是二维数组,而n=3时可以构造出三维数组。
例如:>> A1=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];A2=A1';>> A3=cat(2,A1,A2)A3 =1 2 3 1 4 74 5 6 2 5 87 8 9 3 6 9这样A3就是一个二维数组此外还有诸如特殊矩阵的创建方法等这里就不列举了你可以百度或者Google一下二维数组的变换我还不太确定你的意思:这里就提供几个矩阵的操作:1.矩阵的变维矩阵的变维有两种方法,即用“:”和函数“reshape”,前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作;而后者是对于一个矩阵的操作。
(1)“:”变维例1-48> A=[1 2 3 4 5 6;6 7 8 9 0 1]A =1 2 3 4 5 66 7 8 9 0 1>> B=ones(3,4)B =1 1 1 11 1 1 11 1 1 1>> B(:)=A(:)B =1 7 4 06 3 9 62 8 5 1(2)Reshape函数变维格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵BB = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×…B = reshape(A,[m n p…]) %同上B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小,元素个数与A中元素个数相同。
matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下编写:1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中,连通区域是常见的概念,它代表了具有相同像素值或特定属性的像素的集合。
本文将主要介绍使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域的求解方法。
二维坐标数组是一种常见的数据结构,用于存储和表示二维平面上的图像、地理信息等。
连通区域的求解在许多应用中都具有重要意义。
例如,在图像处理中,我们经常需要对目标进行分割和提取,而连通区域的求解可以帮助我们实现这一目标。
此外,在计算机视觉领域,连通区域的应用也非常广泛,如对象识别、目标跟踪等。
在正文部分,我们将首先介绍二维坐标数组的定义和特点,包括如何表示和访问数组中的元素。
然后,我们将详细解释连通区域的概念和应用,以及常见的连通区域求解算法和技术。
最后,在结论部分,我们将总结本文所介绍的二维坐标数组求解连通区域的方法,并给出相关实验结果和分析。
通过本文的阅读,读者将能够了解和掌握使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域求解的方法和技巧,从而在实际应用中能够灵活运用和扩展相关算法。
希望本文能够对读者在数字图像处理和计算机视觉领域的学习和研究工作有所帮助。
文章结构部分可以根据文章的主要内容和逻辑,介绍文章的主要章节和各个章节的内容概要。
下面是1.2 文章结构部分的内容示例:1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述:第二部分:正文本部分主要介绍了二维坐标数组的定义和特点,并深入探讨了连通区域的概念和应用。
首先,我们将对二维坐标数组进行详细的定义,并解释其在实际问题中的应用。
其次,我们将介绍连通区域的概念和特点,并展示其在图像处理、地理信息系统等领域的广泛应用。
第三部分:结论本部分将重点讨论二维坐标数组求解连通区域的方法,并对实验结果进行分析。
我们将介绍一种有效的算法,基于二维坐标数组的特点,实现连通区域的快速求解。
同时,我们将通过实验结果验证该算法的准确性和效率,并分析不同参数对算法性能的影响。
Matlab:二维数组及其应用
二维数组实际上也是一个矩阵。
应此直接创建一个矩阵就行。
创建的方法你应该会吧,就是直接按行方式输入每个元素:同一行中的元素用逗号(,)或者用空格符来分隔,且空格个数不限;不同的行用分号(;)分隔。
所有元素处于一方括号([ ])内。
比如,创建一个3×5的矩阵(对应3×5的二维数组)
A = [12 62 93 -8 22; 16 2 87 43 91; -4 17 -72 95 6]
A =
12 62 93 -8 22
16 2 87 43 91
-4 17 -72 95 6
当然也可以用专门用来创建多维数组的cat函数来创建。
具体如下:
函数cat
格式A=cat(n,A1,A2,…,Am)
说明n=1和n=2时分别构造[A1;A2]和[A1,A2],都是二维数组,而n=3时可以构造出三维数组。
例如:
>> A1=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];A2=A1';
>> A3=cat(2,A1,A2)
A3 =
1 2 3 1 4 7
4 5 6 2 5 8
7 8 9 3 6 9
这样A3就是一个二维数组
此外还有诸如特殊矩阵的创建方法等这里就不列举了你可以百度或者Google一下
二维数组的变换我还不太确定你的意思:
这里就提供几个矩阵的操作:
1.矩阵的变维
矩阵的变维有两种方法,即用“:”和函数“reshape”,前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作;而后者是对于一个矩阵的操作。
(1)“:”变维
例1-48
> A=[1 2 3 4 5 6;6 7 8 9 0 1]
A =
1 2 3 4 5 6
6 7 8 9 0 1
>> B=ones(3,4)
B =
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
>> B(:)=A(:)
B =
1 7 4 0
6 3 9 6
2 8 5 1
(2)Reshape函数变维
格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵B
B = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×…
B = reshape(A,*m n p…+) %同上
B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小,元素个数与A中元素个数相同。
矩阵变维例子:
>> a=[1:12];
>> b=reshape(a,2,6)
b =
1 3 5 7 9 11
2 4 6 8 10 12
2.矩阵的变向
(1)矩阵旋转
函数
格式 B = rot90 (A) %将矩阵A逆时针方向旋转90°
B = rot90 (A,k) %将矩阵A逆时针方向旋转(k×90°),k可取正负整数。
例如:
>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
>> Y1=rot90(A),Y2=rot90(A,-1)
Y1 = %逆时针方向旋转
3 6 9
2 5 8
1 4 7
Y2 = %顺时针方向旋转
7 4 1
8 5 2
9 6 3
(2)矩阵的左右翻转
函数fliplr
格式 B = fliplr(A) %将矩阵A左右翻转
(3)矩阵的上下翻转
函数flipud
格式 B = flipud(A) %将矩阵A上下翻转
例如:
>> A=[1 2 3;4 5 6]
A =
1 2 3
4 5 6
>> B1=fliplr(A),B2=flipud(A)
B1 =
3 2 1
6 5 4
B2 =
4 5 6
1 2 3
(4)按指定维数翻转矩阵
函数flipdim
格式 B = flipdim(A,dim) % flipdim(A,1) = flipud(A),并且flipdim(A,2)=fliplr(A)。
例如
>> A=[1 2 3;4 5 6]
A =
1 2 3
4 5 6
>> B1=flipdim(A,1),B2=flipdim(A,2)
B1 =
4 5 6
1 2 3
B2 =
3 2 1
6 5 4
(5)复制和平铺矩阵
函数repmat
格式 B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块,即B由m×n块A平铺而成。
B = repmat(A,[m n]) %与上面一致
B = repmat(A,*m n p…+) %B由m×n×p×…个A块平铺而成
repmat(A,m,n) %当A是一个数a时,该命令产生一个全由a组成的m×n矩阵。
例如
>> A=[1 2;5 6]
A =
1 2
5 6
>> B=repmat(A,3,4)
B =
1 2 1 2 1 2 1 2
5 6 5 6 5 6 5 6
1 2 1 2 1 2 1 2
5 6 5 6 5 6 5 6
1 2 1 2 1 2 1 2
5 6 5 6 5 6 5 6
3.矩阵元素的数据变换
对于小数构成的矩阵A来说,如果我们想对它取整数,有以下几种方法:(1)按-∞方向取整
函数floor
格式floor(A) %将A中元素按-∞方向取整,即取不足整数。
(2)按+∞方向取整
函数ceil
格式ceil(A) %将A中元素按+∞方向取整,即取过剩整数。
(3)四舍五入取整
函数round
格式round (A) %将A中元素按最近的整数取整,即四舍五入取整。
(4)按离0近的方向取整
函数fix
格式fix (A) %将A中元素按离0近的方向取整
例如:
>> A=-1.5+4*rand(3)
A =
2.3005 0.4439 0.3259
-0.5754 2.0652 -1.4260
0.9274 1.5484 1.7856
>> B1=floor(A),B2=ceil(A),B3=round(A),B4=fix(A)
B1 =
2 0 0
-1 2 -2
0 1 1
B2 =
3 1 1
0 3 -1
1 2 2
B3 =
2 0 0
-1 2 -1
1 2 2
B4 =
2 0 0
0 2 -1
0 1 1
(5)矩阵的有理数形式
函数rat
格式[n,d]=rat (A) %将A表示为两个整数矩阵相除,即A=n./d。
例如:对于上例中的A
>> [n,d]=rat(A)
n =
444 95 131
-225 2059 -472
166 48 1491
d =
193 214 402
391 997 331
179 31 835
(6)矩阵元素的余数
函数rem
格式 C = rem (A, x) %表示A矩阵除以模数x后的余数。
若x=0,则定义rem(A, 0)=NaN,若x≠0,则整数部分由fix(A./x)表示,余数C=A-x.*fix (A./x)。
允许模x为小数。