MATLAB的两种移位运算: 1)circshift矩阵移位 circshift:循环移位数组 语法:B = circshift(A,shiftize) 说明: B  = circshift(A,shiftize)通过shiftize元素循环移位数组A中的值.shiftize是整数标量的向量,其中第n个元素指定数组A的第n维的移位量.如果移位中的元素为正,则A的值向下(或向右)移位.如果是负数,则A的值向上(或向左)移动.如果为0,则不移动该维度中的值. 示例: 将第一维值向下循环移动1. A

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

原文:Matlab随笔之矩阵入门知识 直接输入法创建矩阵 – 矩阵的所有元素必须放在方括号“[ ]”内: – 矩阵列元素之间必须用逗号“,”或空格隔开,每行必须用“;”隔开 – 矩阵元素可以是任何不含未定义变量的表达式.可以是实数,或者是复数. – 例a=[1,2;3,4] 或 a=[2 1+3j;sqrt(4) 5] 创建基本矩阵的函数 – 空阵 [ ] — matlab允许输入空阵,当一项操作无结果时,返回空阵 – ones(N,M) —全部元素都为1的矩阵 – zeros(N,M) —全部

数组创建 要创建每行包含四个元素的数组,请使用逗号 (,) 或空格分隔各元素. a = [1 2 3 4] a = 1×4 1 2 3 4 这种数组为行向量. 要创建包含多行的矩阵,请使用分号分隔各行. a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10] a = 3×3 1 2 3 4 5 6 7 8 10 创建矩阵的另一种方法是使用 ones.zeros 或 rand 等函数.例如,创建一个由零组成的 5×1 列向量. z = zeros(5,1) z = 5×1 0 0 0 0 0 矩阵和

将矩阵输出到txt文件中的方法,遍寻网络,始见真经!!! fid=fopen('C:Documents and Settingscleantotal.ped','wt');%写入文件路径 matrix=input_mattrix                        %input_matrix为待输出矩阵        [m,n]=size(matrix);       for i=1:1:m          for j=1:1:n             if j==n       

一.问题描述 [1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0] 每两位3转换为一个十进制数,共5列,那么转换后是ceil(5/3)=2列. [7 1 6 1 1 2] 二.问题分析 1.每八个字符划分为一个十进制,nwords=ceil(size(b,2)/8) 2.按列处理每行的字符,只不过1到8是一组,为第一列:9到17是二组,为第2列. cb = zeros([size(b,1),nwords],'uint8') for(j=1:size(b,2)) { w = ceil(j

转载自 http://blog.csdn.net/com_stu_zhang/article/details/7214565 方法1: float   f   =  34.232323;    BigDecimal   b  =   new  BigDecimal(f);    float   f1   =  b.setScale(2,  BigDecimal.ROUND_HALF_UP).floatValue();    //   b.setScale(2,  BigDecimal.ROUND

生成网格矩阵,并且根据条件筛选,重新赋值为0,1二值图像 clear all;close all; %生成二值图 index= randperm(2500,1000); %生成10个不重复随机指标 Z= ones(50,50); %默认白底 Z(index) = 0; %随机指标处黑底 imagesc(Z); cmap = [0 0 0;1 1 1]; %自定义一个colormap colormap(cmap); axis square; 方法1 n=5;%方阵行列数 c=10;%填充c个方格

A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],每行之间用分号隔开 也可以用循环控制输入 n=input('请输入矩阵阶数:') for i=1:n     for j=1:n         a(i,j)=input('请输入矩阵元素:');     end end a

方法1: float   f   =  34.232323;     BigDecimal   b  =   new  BigDecimal(f);     float   f1   =  b.setScale(2,  BigDecimal.ROUND_HALF_UP).floatValue();     //   b.setScale(2,  BigDecimal.ROUND_HALF_UP)  表明四舍五入,保留两位小数 float ft = 134.3435f; int scale = 2

行和 sum(a, 2) 列和 sum(a) 所有元素之和 sum(sum(a)) 某一列元素之和 sum(a(:,1)) %a矩阵的第一列之和 某一行元素之和 sum(a(1,:)) %a矩阵的第一行之和

题目 A = {'abcd','efgh','ijkl'; 'bd3','skge','zxe2'}:怎样查找A中字符串的是否含有字符串"bd3",如有返回字符串所在的行号和列号. 解决办法 使用 strcmp(A,'YourKeyString') >> A = {'abcd','efgh','ijkl'; 'bd3','skge','zxe2'}[i,j] = find(strcmp(A, 'bd3')) A =     'abcd'    'efgh'    'ijkl

三种统计方法: A=ceil(rand(,)*); a=; %第一种 sum(A(:)==a): %第二种 length(find(A==a); %第三种 logical=(A=a); sum(logical(:));

function [m,n] = stamatrix(a) %网上找到的方法,感觉很巧妙 x=a(:); x=sort(x); d=diff([x;max(x)+1]); count = diff(find([1;d]));%列出每个元素出现的个数 m = x(find(d));%列出a中出现的元素 n = count; end clc; clear; a = [1:4;5:8;2 1 2 2;2 3 4 98] [m,n] = stamatrix(a); disp('b的第一行是a中的元素:b

>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9],B=[1,2;3,4] A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B = 1 2 3 4 >> [rA,cA]=size(A); %得到A大小 >> [rB,cB]=size(B); >> C=zeros(max(rA,rB),max(cA,cB));%得到A和B最大的行列 >> C(1:rA,1:cA)=A;%把C填充为A %在下面进行加减乘除 >> C(1:rB,1:cB)=C(

ndims是matlab中求一个数组维数的函数. 调用格式: n=ndims(A) 将A的维数返回给变量n.n>=2 n=ndims(A)与n=length(size(A))是等价的 MATLAB函数flipdim简介 用法:Flipdim(X,dim),其中X表示一个矩阵,dim指定翻转方式. 功能:Flipdim函数是matlab中使矩阵按特定轴翻转的函数. Flipdim(X,dim)中,X表示一个矩阵,dim指定翻转方式.dim为1,表示按行翻转,2表示按列翻转.[1] 因此有如下结论:

KMP算法是模式匹配专用算法. 它是在已知模式串的next或nextval数组的基础上执行的.如果不知道它们二者之一,就没法使用KMP算法,因此我们需要计算它们. KMP算法由两部分组成: 第一部分,计算模式串的next或nextval数组. 第二部分,利用计算好的模式串的nextval数组,进行模式匹配. KMP算法中有next数组和nextval数组之分. 他们代表的意义和作用完全一样,完全可以混用. 唯一不同的是,next数组在一些情况下有些缺陷,而nextval是为了弥补这个缺陷而产生的

标签:it KMP算法是模式匹配专用算法. 它是在已知模式串的next或nextval数组的基础上执行的.如果不知道它们二者之一,就没法使用KMP算法,因此我们需要计算它们. KMP算法由两部分组成: 第一部分,计算模式串的next或nextval数组. 第二部分,利用计算好的模式串的nextval数组,进行模式匹配. KMP算法中有next数组和nextval数组之分.他们代表的意义和作用完全一样,完全可以混用.唯一不同的是,next数组在一些情况下有些缺陷,而nextval是为了弥补这个缺陷

求nextval数组值有两种方法,一种是不依赖next数组值直接用观察法求得,一种方法是根据next数组值进行推理,两种方法均可使用,视更喜欢哪种方法而定. 本文主要分析nextval数组值的第二种方法 a b a a b c a c 模式值 0 1 1 2 2 3 1 2 next数组 0 1 0 2 1 3 0 2 nextval数组 1.第一位的nextval值必定为0,第二位如果于第一位相同则取相同值下的next值为0,如果不同则取当下next的值为1. 2.第三位的next值为1,那么

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