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matlab对矩阵/向量的常用操作(拼接矩阵、向量逆序、改变矩阵形状、求行阶梯形矩阵、提取矩阵的一部分等)

几乎所有变量在matlab中都可以视为矩阵(1 x 1元素,1 x n向量,m x n矩阵等),matlab中对矩阵/向量的操作非常多,个人认为对矩阵的操作是体现matlab功底的地方;灵活搭配使用这些基本的函数,能够实现很多功能,下面给出一些matlab中个人常用的对矩阵/向量操作的示例:

一、创建矩阵:

(1)创建全零/全一矩阵:

1 A = zeros(3,2)
2 B = ones(3,2)

 

二、提取矩阵的一部分:

(1)提取矩阵的某个元素:

1 A = [1,2;3,4;5,6];
2 a = A(2,1);         % 提取矩阵 A 第 2 行第 1 列元素 ,a = 3

 

(2)提取某一列(行)矩阵:

提取矩阵某一行:

1 A = [1,2;3,4;5,6]
2 a = A(2,:)         % 提取矩阵 A 第 2 行所有元素,这里:表示“所有”

同理,提取矩阵某一列:

1 A = [1,2;3,4;5,6]
3 a = A(:,1)         % 提取矩阵 A 第 1 列所有元素,这里:表示“所有”

 

(3)提取奇数/偶数列(行):

提取矩阵奇数行:

1 A = [1,2;3,4;5,6]
2 a = A(1:2:end ,:)    % 提取矩阵 A 奇数行所有元素,这里:表示“所有”,2为步长

同理,提取矩阵偶数列:

1 B = [1,2,3,4;2,3,4,5;4,5,6,7;5,6,7,8]
2 b = B( :,2:2:end)   % 提取矩阵 B 偶数列所有元素,这里:表示“所有”,第一个2为起始列,第二个2为步长

 

三、矩阵的拼接:

1 A = [1,2;3,4;5,6]                 
2 B = [7,8;9,10;11,12]
3 
4 C = [A,B]                           % 或 C = [A B],“,”或“ ”表示横向连接
5 D = [A;B]                           % “;”表示纵向连接

 

四、改变矩阵形状(重构矩阵):

B = reshape(A,m,n);    % 把矩阵A变成 m,n的矩阵B ,要求矩阵A、B的元素个数保持一致 = m x n 

1 A = [1,2;3,4;5,6]   
2 B = reshape(A,2,3)    % 把矩阵 3 行 2 列的矩阵A变成 2 行 3 列的矩阵B

 

五、矩阵逆序

横向逆序:B = fliplr(A);

纵向逆序:B = flipud(A);

示例:

常用:将向量逆序排列:

1 A = [1,2,3,4,5,6,7,8];
2 B = fliplr(A)         % 横向逆序,B =    8     7     6     5     4     3     2     1
1 A = [1,2;3,4;5,6]
3 B = flipud(A)    % 纵向逆序
4 C = fliplr(A)    % 横向逆序

结果:

 1 A =
 2 
 3      1     2
 4      3     4
 5      5     6
 6 
 7 
 8 B =
 9 
10      5     6
11      3     4
12      1     2
13 
14 
15 C =
16 
17      2     1
18      4     3
19      6     5

 

六、矩阵其他小操作

(1)、求矩阵的转置

1 A = A'    

(2)、求矩阵的秩:

1 r = rank(A)

(3)、化简成行阶梯形矩阵

1 B = rref(A)

(4)、求矩阵的逆:

1 inv(A) 或 
2 A^-1

(5)、求矩阵的迹:

1 t = trace(A)

(6)、求方阵的行列式的值:

1 d = det(A)

 (7)、求矩阵的行列数:

1 [m,n] = size(A)     % m:矩阵的行数,n:矩阵的列数

只判断行或列数:

1 m = size(A,1)      % m返回size函数的第1个变量:行数
1 n = size(A,2)      % n返回size函数的第2个变量:列数

 

七、自己编写的小模块

(1)、将向量统一变成行向量:

1 % 判断signal是否为列向量,最后都调整为行向量
2 if size(A,2) == 1                % 代表是列向量
3     A = A';
4 end

 

posted @ 2020-06-06 16:36  allaqppq  阅读(3475)  评论(0编辑  收藏  举报