来自百度百科: A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12] rowrank = randperm(size(A, 1)); % 随机打乱的数字,从1~行数打乱 B = A(rowrank, :)%%按照rowrank打乱矩阵的行数 一个可能的输出结果: A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 B = 1 2 3 7 8 9 4 5 6 10 11 12 1. 随机打乱矩阵的各行: r=randperm( size(A,1) ); 

要完成的任务是,加载一个保存在txt文件中的矩阵, 并把它扩大10倍,并且要再次保存回去 %加载txt文件 >load('Matrix.txt'); %扩大10倍 repmat(Matrix,row column) % 这里的matrix 参数是要对其进行修改的matrix, 其中row是要新建的一个矩阵的行数, 而column是新建矩阵的列数 >Matrix = repmat(Matrix,10,1); % 这个就相当于  将Matrix矩阵 复制了10份,并且是按列排列的, 等同于 Mat

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

Matlab操作矩阵的相关方法 下面这篇文章主要是对吴恩达老师机器学习中matlab操作的一个整理和归纳 一.基本操作 1.生成矩阵(ones.zeros) A = [1 2;3 4;5 6]             #生成3行4列的矩阵 B = [1 2 3]                      #B就是一个行向量 C = [1;2;3]                      #定义c为一个列向量 D = 1:0.1:2           #定义开始值为1,步长为0.1,结束值为2

原文地址为:matlab矩阵的表示和简单操作 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 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则.建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:

1.新建矩阵 A = zeros(5,5); 2.矩阵赋值 A(:,j) = [5  5]表示取A矩阵的第j列全部元素 a.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: b.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开:

该文章讲述了Matlab中矩阵的平方和矩阵中每个元素的平方介绍.   设t = [2 4 2 4] 则>> t.^2 ans = 4 164 16 而>> t^2 ans = 12 2412 24 可见t^2是矩阵平方,t.^2是矩阵中每个元素的平方. PS: 若t不是方阵,则t^2会出错

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

Python 的 Pandas 对矩阵的行进行求和: 若使用 df.apply(sum) 方法的话,只能对矩阵的列进行求和,要对矩阵的行求和,可以先将矩阵转置,然后应用 df.apply(sum) 即可. data_file = '..\\data\\result_0621_onlyClusters.csv' df = pd.read_csv(data_file) # print(df) # 对行进行求和 # 先对矩阵进行转置 df_T=df.T df['sum'] = df_T.apply(s

Python如何输出矩阵的行数与列数? 对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据,想要获得矩阵的行数和列数有以下方法: 1.利用shape函数输出矩阵的行和列 x.shape函数可以输出一个元组(m,n),其中元组的第一个数m表示矩阵的行数,元组的第二个数n为矩阵的列数 具体代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print(x.shape) # (4, 3)#

Matlab中,我们有时候要删除矩阵中的某行某列,可以采用下列方法进行删除: a = [ ]; a(,:) = []; % Delete row a(:,) = []; % Delete col

矩阵分解 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积. 1.三角分解法: 要求原矩阵为方阵,将之分解成一个上三角形矩阵(或是排列(permuted) 的上三角形矩阵)和一个下三角形矩阵,简称LU分解法. 注意:这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一,还可找到数个不同的一对上下三角形矩阵. MATLAB: [L,U]=lu(A),A为方阵,L为下三角矩阵,U为上三角矩阵. 2.QR分解法: A为任意矩阵,将A矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

matlab矩阵运算很强大 ,几乎所有涉及矩阵运算的命令都有. 事实上,matlab里面所有变量都是以矩阵的形式保存下来的.   %% >> x=[1:2.1:10] x = 1.0000 3.1000 5.2000 7.3000 9.4000 1冒号生成法 非常方便,相当于python里面的for循环 x=linspace(1,10,6) %(初值,终值,项数) linspace法 A(n):访问矩阵A里的第n个元素(以列为遍历顺序) matlab内置一系列特定矩阵:[]空矩阵.eye 单位

题目来自:<战胜MATLAB必做练习50道> 题目有更改,改成了我想写的样子. 1. 创建一个3×3矩阵,并将其扩充为4×5矩阵 clear; clc; mat1 = ones(,) mat2 = zeros(,) mat3 = rand(,) %随机矩阵 mat4 = randn(,) %产生均值为0,方差σ^ = ,标准差σ = 1的正态分布的矩阵mat4(4,5) = 10 2. 建立一个等比数列,然后由它产生一个对角阵,并存储该矩阵. clear; clc; a = logspace(

matlab中的矩阵式的系统方式理解:一个矩阵式代表一个系统的作用,列代表输入,行代表输出,有多少列就有多少输入,有多少行就有多少输出,矩阵式的相加代表的是线性系统的叠加作用,矩阵式的相乘代表的是两个系统级联,前面的输出是后面的输入,最后的结果是,前面的输入作为总的输入,后面的输出作为总的输出,中间输出是过程变量.矩阵的转置代表的系统的反转,输入变为输出,输出变为输入,这是原来过程的逆过程. matlab中的矩阵式的数学理解:matlab矩阵运算可以简化数学运算,怎么简化呢?就是同样的数学表达式

方法: 很简单,把矩阵数据存到excel里,然后存成cvs的格式,就是把每行数据之间用‘,’分隔:行与行之间用‘\n’保存. 举例: 假设cvs为test_nnfeature.txt,后缀可以改啦,只要格式符合上述要求就可以! data=csvread('test_nnfeature.txt'),此时,data就是你想要的数据 可以用size(data)看到行数.列数

比如,从一个6*6矩阵中,提取它的第一行元素,形成一个6维行向量. A(i,:)行  A(:,i)列 方法: A(i,:) 提取矩阵A的第 i行 A(:,i) 提取矩阵A的第 i列   给你个例子: >> A=[1:6;2:7;3:8;4:9;5:10;6:11] A(1,:) A(:,1)   A =   1 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 9 5 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 11     ans =   1 2 3 4

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎