Matlab矩阵的运算 一.矩阵的加减 在matlab中,矩阵的加减和数的加减符号一样,都是"+"和”-“,不同的是两个进行运算的矩阵维度必须相同  二.数乘  三.乘法 矩阵乘法的实现也是需要条件,即一个矩阵的行数需要等于另一个矩阵的列数.A*B一般不等于B*A  四.点乘 矩阵的点乘运算指将两矩阵中相同位置的元素进行相乘运算,参与点乘的两个矩阵维度必须相同,A.*B=B.*A  五.幂运算  六.矩阵的逆 矩阵的逆通过inv()函数实现,只有矩阵是非奇异,它的逆元才存在,所以并不是

matlab global 不能传向量/矩阵 只能传1个数值 而函数变量可以传向量/矩阵

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向

由于matlab在列化a(:)以及reshape(a)等操作中是列优先的,所以要重构出新的高维度矩阵,通常要把reshape和permute结合起来使用. 先到 http://caffe.berkeleyvision.org/ 下载 训练好的model bvlc_reference_caffenet.caffemodel; 更多caffe使用也请参看上面的网址. clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_ca

MATLAB 的unique函数——求数组矩阵的唯一值 相关MathWork文档见此:unique数组中的唯一值 1.C = unique(A) 返回与 A 中相同的数据,但是不包含重复项.C 已按照从小到大排序. 2.C = unique(A,___,'rows') 和 C = unique(A,'rows',___) 将 A 中的每一行视为单个实体,并按排序顺序返回 A 中的唯一行.必须指定 A,而 setOrder 和 occurrence 是可选的. 'rows' 选项不支持元胞数组.

问题:一个K×M的矩阵,第一列是1,其它都是0,从最后一行开始,每循环一次,最后一行的1往右边移一位,移动到末尾后溢出,重新回到最左边,同时上一行的1往右边移一位.上一行溢出时,上上一行的1移动一位,以此类推,,直到第一列的1全部移动到最后一列停止. 编写工具:MATLAB R2015b 32位 代码: function CyclicShift(input) [lineNum,rowNum]=size(input); counters=zeros(1,lineNum); while(size(f

项目需要将matlab代码写成C++,准备用opencv.opencv中矩阵的存储与matlab有所不同,应注意以下问题: 1.matlab中矩阵是按照列优先存储的.对于n0*n1*...*nn维的矩阵,具体存储方式是:(a0(0),a1(0),...,an(0)),(a0(1),a1(0),...an(0)), (a0(n0),a1(0),...an(0)),(a0(0),a1(1),a2(0),...an(0)),...(a0(0),a1(0),...,an(nn)).即先遍历a0,再遍历a

今天做图像处理时,看到一个矩阵的处理,简要谈谈下面几段代码: 首先是介绍矩阵(说明:在matlab中无是数组还是矩阵都是按列来存储的) 首先是一些特殊矩阵的建立 zeros(m,n)%建立全0矩阵 ones(m,n)%建立全1矩阵 eye(m,n)%建立对角线全为1 的矩阵 rand(m,n)%(0,1)随机分布的矩阵 randn(m,n)%相比上一个,均值为0,方差为1 magic(m,n)%魔方矩阵 对于矩阵的建立和元素访问,很多和前面介绍的数组相同 下面看图访问矩阵 访问矩阵元素可以用单下

"QR_H.m" function [Q,R] = QR_tao(A) %输入矩阵A %输出正交矩阵Q和上三角矩阵R [n,n]=size(A); E = eye(n); X = zeros(n,); R = zeros(n); P1 = E; :n- s = -sign(A(k,k))*norm(A(k:n,k)); R(k,k) = -s; w = [A(,)+s,A(:n,k)']'; else w = [zeros(,k-),A(k,k)+s,A(k+:n,k)']'; R(:

一句话搞定:>> a(find(a==0))=[2]:把矩阵中所有的0改为2

clc; clear all; close all; n = 100;%所产生矩阵的大小 A= sprandsym(n,0.015,0.1,1);%产生系数矩阵函数: spy(A)矩阵图形化相当于imshow(A)

在拓扑优化中,经常使用imagesc函数来显示最终的结果,往往会保存了Fig文件,却忘记保存mat文件. 根据已有的Fig文件,是可以找到其所显示矩阵.这个是我从fig数据结构中一层一层找到的,记录一下,以后碰到就可以直接用.(话说,还是记得在实验出结果后,保存mat文件!) fig_file = open('xxx.fig'); m = fig_file .CurrentAxes.Children.CData;

x=:; y=[]; :length(x) % y=[y;x(i)];%把每一个x都放到Y里,成为一列 y=[y,x(i)];%把每一个x都放到Y里,成为一行 end

for iter = 1:num_iters %梯度下降 用户向量 for i = 1:m %返回有0有1 是逻辑值 ratedIndex1 = R_training(i,:)~=0 ; %U(i,:) * V' 第i个用户分别对每个电影的评分 %sumVec1 第i个用户分别对每个电影的评分 减去真实值 sumVec1 = ratedIndex1 .* (U(i,:) * V' - R_training(i,:)); product1 = sumVec1 * V; derivative1 =

syms x y z=exp(2*x+y)+cos(3*x*y)-exp(1)-1; zz=subs(z,x,1) solve(zz)

 f=@(x)(sin(x)+2*x); f(pi/2) f=sym('sin(x)+2*x'); subs(f,'x',pi/2) %将 g 表达式中的符号变量 s 用 数值 f 替代 f=inline('sin(x)+2*x'); f(pi/2)

用sub2ind >> a=zeros(5); i = [2;3;4]; j = [1;4;2]; >> a(sub2ind(size(a), i, j))=1 a = 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

1.matlab允许向量(和矩阵)合并,且matlab提供了两种合并方式,[a,b]和[a;b],两者的结果是不一样的. a=rand(2,3): b=rand(2,3): c=[a;b]: d=[a,b]: c的结果是将b整体合并到a 的下边,而d的结果是整体将b合并到a 的右边. 2.创建等差向量组 a=[1:2:11] 注意涉及到向量内部对应数据之间的运算时一定要用点运算符号,(.)例如,求表达式b=a^2时应该写作 b=a.^2 也可以利用linspace来创建等差向量,linspace

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的