matlab函数

站长资讯平台 ：文章目录 0、NumPy 与 ndarry 1、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度 2、numpy元素中数据存储方式，数据类型，类型转换 2.1 查看元素数据存储类型 2.2 元素数据存储类型转换 3、List类型与numpy. ndarray类型的互相转换 4、创建 ndarray 数组 4.1 方法一：列表转换 4.2 zero，ones，empty函数创建特殊数组 4.3 arrange linspace 创建线性数组 5、矩阵的索引与打印 6、矩阵的运算 6.1 基础运算 6.2 点乘 6.3 其他矩阵特征运算 6.3 排序、转置、数值裁剪 7、其他操作 7.1 横纵向的拼接 7.2 矩阵添加或拼接新元素(append或concatenate) 7.3 新增维度 7.4 增减数组维度 7.5 矩阵的切片 7.6 reshape，ravel，flatten，transpose，shape，resize更改数组形状 8、常用操作 8.1 元素平方和 8.2 numpy转换成tensorflow的tensor LAST、未来得及添加的内容 0、NumPy 与 ndarry NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。 它提供： 快速高效的多维数组对象 ndarray； 直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 PS：如有需要最新Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=a3a533247e4c084a72c9ae88c271e3d1 来看正文： 0、NumPy 与 ndarry NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。 它提供： 快速高效的多维数组对象 ndarray； 直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数； 线性代数运算、随机数生成; 将 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的工具等。 它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或Matlab 等所做的任务。 ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。 ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。 1、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度 import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype

文章说明： 本系列面向全国大中小学的通用数据科学教材， 原项目 是由 Jin Li 大佬整理的python笔记,鄙人学习后添加了许多自己的见解，于是最后写成了这系列手册。 文章目录 生成数组 1. 使用`arange`函数 2. 使用`linspace`函数 3. 生成网格数组 使用`meshgrid`函数 使用`ogrid` , `mgrid`函数 4. 使用`r_`,`c_`生成行列向量 5. 生成特殊数组 零矩阵 元素全为一的矩阵 生成随机数组 产生一个相似的数组 生成单位数组矩阵 生成矩阵 生成数组 1. 使用 arange 函数 arange函数类似range函数，其返回值为数组。 语法： # arange(start, stop=None, step=1, dtype=None) import numpy as np np . arange ( 4 ) # 返回 array([0,1,2,3]) 同时可以为 arange 函数生成的数组设置步长： # 设置步长为0.1 np . arange ( 0 , 1 , 0.1 , dtype = np . float ) 2. 使用 linspace 函数 linspace函数可以生成一个等差数组，其参数列表为起始值、终止值以及数组元素的个数。 # 与arange函数不同的是 # linspace第三个参数设置的是元素个数

histfit是带正态拟合的频率直方图 我们用命令normrnd生成符合正态分布的随机数． normrnd(u,v,m,n) 其中，u表示生成随机数的期望，v代表随机数的方差． 运行： a=normrnd(10,2,10000,1); histfit(a) %% 我们可以得到正态分布的统计直方图与其正态分布拟合曲线． 　　 来源： https://www.cnblogs.com/liuhaiqing/p/11890165.html

1.1.2 Building basic functions with numpy 1.1.2.2 numpy.exp, sigmoid, sigmoid gradient import numpy as np def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s# 设sigmoid为s, s' = s*(1-s) def sigmoid_derivative(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) ds = s*(1-s) return ds plt.figure(1)　　# 编号为1的figure x = np.arange(-5, 5, 0.1)　　 y = sigmoid(x) plt.subplot(211)　　# 将子图划分为2行，1列，选中2行中的第1行 plt.plot(x, y) y = sigmoid_derivative(x) plt.subplot(212)　　# 子图中2行中的第2行 plt.plot(x, y) plt.show() 1.1.2.3 numpy.reshape(), numpy.shape def image2vector(image): """ Argument: image -- a numpy array of shape (length, height, depth) Returns

　　solve函数常用于求解符号函数的解析解，方程组的解等 1.solve求解析解 syms x y q='x+y=3'; w=solve(q,'x');% 解函数q关于x的解析解 同样可以写成 solve('x+y=3','x'); 但是这样的话就没法给y赋值了，所以使用 subs函数 y=3； subs(w);%这一步也可以写为 subs(w,'y',3) 2.solve解单变量方程 syms x eqn=sin(x)==1; solve(eqn,x) %比如上面的例子，x的取值是可以写为一个通解的，那就可以用下面的形式 syms x eqn=sin(x)==1; [solx,params,conds]=solve(eqn,x,'ReturnConditions',true) 这段代码的matlab运行结果是 solx =pi/2 + 2*pi*k params =k conds =in(k, 'integer') %显然这里面params是结果里面的参数，而conds是结果中参数的取值，in是输入的意思，intger是整数 %这里如果上面直接是s=solve的话，那就相当于建立了一个s对象，它的结果就是s.x，条件是s.comdtion 3.求解多变量方程 %如果不指明的话，solve函数就会通过symvar选择一个变量（认为该变量是要求解的变量） clc,clear

来源：https://blog.csdn.net/zhuiyuanzhongjia/article/details/79621813 1、显示RGB图像 相同点：这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显示的。 区别：imshow将图像以原始尺寸显示，image和imagesc则会对图像进行适当的缩放（显示出来的尺寸大小）。 2、显示灰度图像 说明：先搞明白什么是索引图像？（灰度图像也是索引图像的一种） 当用Matlab中的imread函数将图像读入并存入矩阵时，我们知道如果是RGB图像，得到是m*n*3的矩阵，但如果是索引图像，得到就是m*n的矩阵，这个矩阵的每个元素只是1个数值，那么怎么确定它的RGB值来显示图像呢？这就需要colormap了，colormap是一个m*3的矩阵，每一行有3列元素构成RGB组，也就是一种颜色，一个m*3的colormap中有m中颜色，而索引图像存储的数值和colormap中的行号对应起来就可以像RGB那样显示图片了，至于对应方法，可以直接对应（比如1对应1,2对应2）也可以是线性映射对应（比如[-128,128]映射到[1,256]）。还有一点要说明的是，默认情况下每一个figure都有且仅有一个colormap,而且默认的是 jet(64)，可在figure窗口通过，edit->colormap...查看

创建可定制的多边形ROI 折叠全部页面 句法 roi = drawpolygon roi = drawpolygon(ax) roi = drawpolygon( ___,Name,Value) 描述 例 roi = drawpolygon 创建一个 Polygon ROI对象，并允许在当前轴上交互式绘制多边形感兴趣区域（ROI）。 要绘制ROI，请将指针放在图像上。 光标变为fl形。 单击以绘制多边形的顶点，然后拖动以绘制顶点之间的线。 要完成ROI，请双击鼠标按钮。 有关使用ROI的更多信息，包括键盘快捷键和上下文菜单选项，请参阅 提示 。 注意 drawpoint 是用于创建 Polygon ROI对象 的便捷功能 。 如果直接调用来创建ROI对象，则 Polygon 必须调用 draw 对象函数以启用ROI的交互绘制。 相反，该 drawpolygon 函数创建ROI对象并 draw 为您 调用该 对象函数。 无论采用哪种方式创建ROI，都可以使用对象属性，对象功能和事件通知来自定义其外观和行为。 有关使用这些功能的更多信息，请参见 技巧 。 roi = drawpolygon( ax ) 在所指定的轴上创建ROI ax 。 roi = drawpolygon( ___, Name,Value ) 使用一个或多个名称/值对修改ROI的外观和行为。 未指定的名称

目录 6.2 输入响应 6.2.1 MATLAB中 （1）零初始条件响应函数 （2）阶跃响应函数 （3）单位脉冲响应函数 （4）任意输入响应函数 （5）ode45函数 6.2.2 simulink中 6.2 输入响应 6.2.1 MATLAB中 空间模型求解：一个动态系统的性能常用典型输入作用下的响应来描述，响应是指 零初始值条件下 某种典型的输入函数作用下对象的响应。 initial、step、lsim只能计算出状态响应的计算值,若需要计算状态响应的表达式，则需要根据前面介绍的符号工具箱,自己编程实现状态响应函数表达式的求解。 （1）零初始条件响应函数 initial(sys,x0,t); %绘制输出响应曲线图 [y,t,x] = initial(sys,x0,t); sys为输入的状态空间模型; x0为给定的初始状态; t为指定仿真计算状态响应的时间区间变量(数组); y输出数组形式的输出变量响应值; t仿真时间坐标数组; x状态变量响应值 eg. 计算如下系统在[0,5s]的初始状态响应 A=[0 1; -2 -3]; B=[]; C=[]; D=[];% 输入状态空间模型各矩阵,若没有相应值,可赋空矩阵 x0=[1; 2];% 输入初始状态 sys=ss(A,B,C,D);%计算系统的状态空间模型 [y,t,x]=initial(sys,x0,0:5);% 求系统在[0

matlab中的eval函数使用 在matlab的命令行窗口中输入help eval命令回车就可以看到eval函数的官方解释，大概的意思就是执行matlab中的表达式，计算expression表示的代码。意思是相当于在命令行中输入expression表达式命令的意思。 用法： eval(expression) [output1,…,outputN] = eval(expression) 这里就很奇怪了，为啥不直接在命令行中输入命令而是要多使用一个eval函数来完成这样的事情呢。这个是有原因的，下面举个例子： 1、比如你需要使用matlab加载一些数据，并且这些数据保存在很多个文件中，文件的命名有一定的规律，比如：data1.mat data2.mat......等，你需要怎样来加载呢？是直接写n个load data1.mat吗，显然不是的，当遇到这种情况的时候就是eval函数展示其用处的时候了。你可以这样写： for i = 1:n eval(['load',' ','data',num2str(i),'.mat']); % 这样完全跟上面的功能一样 end 2、当你需要在一串字符串中提取出数字，或者将一串十进制的数中将每个数都提取出来时，每个数字之间使用空格分开，即a = '12 34 45 67'，这样的形式你怎样将他们提取出来变成一个矩阵呢