数据类型的分类: 1.整型 无符号整型和带符号整形 带符号整形的最大值是127 >>x=int8(129) 输出结果是x=127 >>x=unit8(129) 输出结果是x=129 2.浮点型 (单精度和双精度) matlab中数值数据默认为双精度型 可以用single函数及那个其他类型的数据转换为单精度型 可以用double函数将其他类型的数据转换为双精度型 例如 调用class函数 >>class(4) 输出的是double型 调用single函数 >>

matlab数值类型 数值类型的分类 整数类型    整数类型有8种.上面的数字为其内存大小,如:int8,整数所占内存大小为8个字节.除了int64 和 uint64不能进行数值运算之外都可以. 类型转换 在没有说明的情况下,系统默认的数据类型是双精度浮点型.对应的整数转换函数为对应的整数类型名 如:int8 注意:matlab数值转换中默认将数值转换为最接近的整数值.如果小数部分为0.5,则转换后的结果为与该浮点数最接近的两个整数中绝对值较大的一个. >> asd=3.3 asd = %默

2.1引导 2.2一维数组的创建与寻访 2.3二维数组的创建 2.4二维数组元素的标识 2.5二维数组的子数组寻访和赋值 2.6执行数组运算的常用函数 2.7数组运算和矩阵运算 2.8多项式的表达和创建 2.9多项式运算函数 2.10标准数组生成函数和数组操作函数 2.11数组构建技巧综合 2.12高维数组的创建 2.13关系运算 2.14逻辑操作 2.1 引导 2.1.1 function [ output_args ] = Untitled2( input_args ) x=: y=x.*e

matlab学习笔记(一)单元数组 1.floor(x) :取最小的整数 floor(3.18)=3,floor(3.98)=3 ceil(x)  :取最大的整数 ceil(3.18)=4,ceil(3.18)=42.单元数组和结构体作用差不多, 相同点:都是存放不同类型的数据,能实现不同类型数据的存储机制. 不同点:结构体数组的 各个元素下有成员,并且每个成员有自己的名字,而单元数组没有成员和成员 名字的感念.3.单元数组,用[]表示元素间隔:用,表示元素之间的间隔:用:表示行间隔. 例如:c

matlab中文论坛视频谷普教程MATLAB压缩包介绍 我也正在学习这个软件 ,看到这个教程就在这里分享了,希望大家喜欢!Matlab 初学者视频教学1. Matlab视频:Matlab中文论坛为新手打造的,20分钟入门Matlab2. Matlab初学者视频教学二:增加程序可读性发布程序运行结果Matlab GUI 初学者视频教学1. Matlab GUI视频(一): 创建一个简单GUI 2. Matlab GUI视频(二): 按钮的使用,图片读取高分辨率3. Matlab GUI视频(三):

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sum.html?searchHighlight=sum&s_tid=doc_srchtitle#btv6ok6-1-dim sum 数组元素总和 全页折叠 语法 S = sum(A) S = sum(A,'all') S = sum(A,dim) S = sum(A,vecdim) S = sum(___,outtype) S = sum(___,nanflag)   说明 示例 S = sum(A) 返回

附 录 A                   CS( 计算机科学)知识体 计算教程 2001 报告的这篇附录定义了计算机科学本科教学计划中可能讲授的知识领域.该分类方案的依据及其历史.结构和应用的其它细节包含在完整的任务组报告中.由于我们希望附录比完整的报告有更多的读者,所以任务组认为在每一篇附录中概述理解该推荐所必须的基本概念是重要的.在下面几节中我们列出了最重要的几个概念. 知识体的结构 计算机科学知识体分层组织成三个层次.最高一层是领域(area),代表一个特定的学科子领域.每个领域由一

题目 先贴一下A的题目吧 A题   高温作业专用服装设计 在高温环境下工作时,人们需要穿着专用服装以避免灼伤.专用服装通常由三层织物材料构成,记为I.II.III层,其中I层与外界环境接触,III层与皮肤之间还存在空隙,将此空隙记为IV层. 为设计专用服装,将体内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的高温环境中,测量假人皮肤外侧的温度.为了降低研发成本.缩短研发周期,请你们利用数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变化情况,并解决以下问题: (1) 专用服装材料的某些参数值由附件1给出,对环境温度为7

因业务需要了解Modbus协议的使用,因此对Modbus的协议,以及相应的C#处理应用进行了解,针对协议的几种方式(RTU.ASCII.TCPIP)进行了封装,以及对Modbus的各种功能码的特点进行了详细的了解,本篇随笔基于这些知识进行了一定的梳理和介绍,主要内容包括Modbus协议简要介绍.Modbus模拟工具使用和Modbus应用开发几个部分. 1)Modbus协议简要介绍 Modbus 协议是应用于电子控制器上的一种通用语言.通过此协议,控制器相互之间.控制器经由网络(例如以太网)和其它

matlab 中txt文件(含字符及数值)处理 (2008-08-02 09:45:12) 转载▼ 标签: 杂谈 分类: matlab及C学习 Matlab文件操作及读txt文件ZZ 2008-07-11 16:43 matlab文件操作文件操作是一种重要的输入输出方式,即从数据文件读取数据或将结果写入数据文件.MATLAB提供了一系列低层输入输出函数,专门用于文件操作.1.文件的打开与关闭1)打开文件在读写文件之前,必须先用fopen函数打开或创建文件,并指定对该文件进行的操作方式.fopen

显然这个函数是单词differential(微分)的简写,用于计算微分.实际上准确来说计算的是差商. 如果输入一个长度为n的一维向量,则该函数将会返回长度为n-1的向量,向量的值是原向量相邻元素的差,于是可以计算一阶导数的有限差分近似.   (1)符号微分  1.常用的微分函数 函数:diff(f)     求表达式f对默认自变量的一次微分值 diff(f,x)  求表达式f对自变量x的一次积分值 diff(f,n)  求表达式f对默认自变量的n次微分值 diff(f,t,n)求表达式f对自变量

MATLAB常微分方程的数值解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 科学技术中常常要求解常微分方程的定解问题,所谓数值解法就是求未知函数在一系列离散点处的近似值. 二.实验原理 三.实验程序 1. 尤拉公式程序 四.实验内容 选一可求解的常微分方程的定解问题,分别用以上1, 4两种方法求出未知函数在 节点处的近似值,并对所求结果与分析解的(数值或图形)结果进行比较. 五.解答 1. 程序 求解初值问题 取n=10 源程序:

一起来学matlab-matlab学习笔记10 10_6 字符串与数值间的转换以及进制之间的转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著 感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 <MATLAB技术大全>葛超等编著 感谢葛老师的书籍,让我领略到matlab的高效 字符串与数值间的相互转换 int2str将整数转换为字符串 int2str(A) 其中A可以为数或矩阵,当然也包括复数.如果A为数,则此函数将

如下分别添加滚动条,静态文本框和可编辑文本框,字体大小改为10,string值按下图,并使用对齐工具 保存名为GUI_02,会自动出来一个.m文件 注意代码一个字都不要错 %定义变量var,保存滚动条每次滚动的值var=get(handles.slider1,'value');%将数值写到edit1中,由于是数值故需要用num2str来转化set(handles.edit1,'string',num2str(var)); 运行结果如下:

%axis为'x'或'y',分别表示更改x或y刻度 %ticks是字符cell function settick(axis,ticks) n=length(ticks); tkx=get(gca,'XTick');tky=get(gca,'YTick'); switch axis case 'x' w=linspace(tkx(),tkx(end),n); set(gca, 'XTick', w, 'XTickLabel', []);%刷新刻度,去掉刻度值 yh=(*w()-w(end))/;%

clear all; close all; clc img=imread('lena.bmp'); figure; imshow(uint8(img)); [m n]=size(img); img_max=0; img_min=256; img_avg=0; for i=1:1:m for j=1:1:n if img(i, j)<img_min img_min=img(i,j); end if img(i, j)>img_max img_max=img(i,j); end img_avg=i

y=randn(1,3000); % 生成1-by-3000的标准正态分布随机数 ymin=min(y); ymax=max(y); x=linspace(ymin,ymax,20); %将最大最小区间分成20个等分点(19等分),然后分别计算各个区间的个数 yy=hist(y,x); %计算各个区间的个数 yy=yy/length(y); %计算各个区间样本数所占总样本数的比例(概率) bar(x,yy) %画出概率密度分布图 s=0; for i=2:length(x) s=[s,trapz

参考:https://jingyan.baidu.com/article/7f41ecec1ad029593c095c70.html

https://blog.csdn.net/eric_e/article/details/81294092 D3.js实现数据可视化 三维可视化 风场可视化(数据插值):风场是动态变化的,实时刷新的,数据实时动态性较高 windy:https://download.csdn.net/download/weixin_38690337/10724155     https://github.com/gishome/wind-js 地球:https://github.com/cambecc/earth

如图: 运行结果显示的是科学计数法的数据 输入命令“format long g”  -->  Enter -->  输入需要转换的数据 即可显示.

gammaln() 在处理上溢和下溢方面要比 log(gamma()) 更好: log1p() (1 plus)对于较小的 x 值时,log1p(x) 要比 log(1+x) 更为精确: 当 x 取值很小时,log1p(x) ⇒ x,log(1+x) ⇒ 0 log1p(-.99) ⇒ log(.01) 1. eps >> eps ans = 2.2204e-16 eps:epsilon,Floating-point relative accuracy: