Matlab 是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的英文缩写,是用于科学与工程计算的工具。Matlab 提供了许多常用的数学函数,本文主要介绍 Matlab 与统计、排序、求和与乘积,以及随机数相关的函数。
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在 Matlab 中,矩阵是数据的基本表现形式。Matlab 提供了一些统计函数,可以对矩阵进行数据分析。
函数 | 说明 | 示例 |
max(x) | x 为矢量时,求 x 的最大值;x 为矩阵时,计算 x 各列的最大值 | x = [1, 5, 3]; max(x) ans = 5 |
max(x, y) | x 和 y 具有相同的行和列,用 x 和 y 相同位置元素的最大值创建一个新矩阵 | x = [1, 5, 3; 2, 4, 6]; y = [10, 2, 4; 1, 8, 7]; max(x, y) ans = 10 5 4 2 8 7 |
min(x) | x 为矢量时,求 x 的最小值;x 为矩阵时,计算 x 各列的最小值 | x = [1, 5, 3]; min(x) ans = 1 |
min(x, y) | x 和 y 具有相同的行和列,用 x 和 y 相同位置元素的最小值创建一个新矩阵 | x = [1, 5, 3; 2, 4, 6]; y = [10, 2, 4; 1, 8, 7]; min(x, y) ans = 1 2 3 1 4 6 |
std(x) | x 为矢量时,计算 x 的标准差;x 为矩阵时,计算 x 各列的标准差 | x = [1, 5, 3]; std(x) ans = 2 |
var(x) | x 为矢量时,计算 x 的方差;x 为矩阵时,计算 x 各列的方差 | x = [1, 5, 3]; var(x) ans = 4 |
Matlab 提供了 sort() 和 sortrows() 函数,默认按列进行升序排序。
函数 | 说明 | 示例 |
sort(x) | x 为矢量时,对 x 进行升序排序; x 为矩阵时,对 x 的各列进行升序排序 | x = [1, 5, 3]; sort(x) ans = 1 3 5 |
sort(x, 'descend') | x 为矢量时,对 x 进行降序排序; x 为矩阵时,对 x 的各列进行降序排序 | x = [1, 5, 3; 2, 4, 6]; sort(x, 'descend') ans = 2 5 6 1 4 3 |
sortrows(x) | 依据矩阵 x 的第 1 列,对矩阵各行进行升序排序 | x = [3, 1, 2; 1, 9, 3; 4, 3, 6]; sortrows(x) ans = 1 9 3 3 1 2 4 3 6 |
sortrows(x, n) | 依据矩阵 x 的第 n 列,对矩阵各行进行升序排序 | x = [3, 1, 2; 1, 9, 3; 4, 3, 6]; sortrows(x, 2) ans = 3 1 2 4 3 6 1 9 3 |
Matlab 提供了矩阵元素求和与乘积的函数,例如 cumsum() 函数。cumsum() 函数不是简单地把每个元素相加,而是产生一个求中间和的数组。
函数 | 说明 | 示例 |
sum(x) | x 为矢量时,计算 x 各元素之和; x 为矩阵时,计算 x 各列元素之和 | x = [1, 5, 3]; sum(x) ans = 9 |
prod(x) | x 为矢量时,计算 x 各元素的乘积; x 为矩阵时,计算 x 各列元素的乘积 | x = [1, 5, 3]; prod(x) ans = 15 |
cumsum(x) | x 为矢量时,计算 x 的累加和; x 为矩阵时,计算 x 各列元素的累加和 | x = [1, 5, 3]; cumsum(x) ans = 1 6 9 |
cumprod(x) | x 为矢量时,计算 x 的累积; x 为矩阵时,计算 x 各列元素的累积 | x = [1, 5, 3]; cumprod(x) ans = 1 5 15 |
Matlab 可以生成两种不同的随机数,分别是均匀随机数和高斯随机数,在工程计算中用于模拟测量数据。
函数 | 说明 | 示例 |
rand(n) | 产生一个 [0, 1) 之间的均匀随机数矩阵,矩阵大小 n x n | rand(2) ans = 0.9501 0.6068 0.2311 0.4860 |
rand(m, n) | 产生一个 [0, 1) 之间的均匀随机数矩阵,矩阵大小 m x n | rand(3, 2) ans = 0.8913 0.0185 0.7621 0.8214 0.4565 0.4447 |
randn(n) | 产生一个均值为 0,方差为 1 的高斯随机数矩阵,矩阵大小 n x n | randn(2) ans = -0.4326 0.1253 -1.6656 0.2877 |
randn(m, n) | 产生一个均值为 0,方差为 1 的高斯随机数矩阵,矩阵大小 m x n | randn(3, 2) ans = -1.1465 -0.0376 1.1909 0.3273 1.1892 0.1746 |