matlab基础

数据类型

常量：
1. pi   #圆周率
2. inf  #无穷大
3. NaN  #无效值
变量：
1. char   #字符型数据，属于整型数据的一种，占用1 个字节。
2. unsigned char   #无符号字符型数据，属于整型数据的一种， 占用1 个字节。
3. short  # 短整型数据，属于整型数据的一种，占用2 个字节。
4. unsigned short   # 无符号短整型数据，属于整型数据的一种，占用2 个字节。
5. int  #有符号整型数据，属于整型数据的一种，占用4 个字节。
6. unsigned int   #无符号整型数据，属于整型数据的一种，占用4 个宇节。
7. long   # 长整型数据，属于整型数据的一种，占用4 个字节。
9. unsigned long   # 无符号长整型数据，属于整型数据的一种，占用4 个字节。
10. 浮点型数据   # 十进制数形式（-267.8230）、指数形式（2.1E5、3.7E-2）、（float、double）

符号表

向量、矩阵操作

1. 行向量
x = [1 2 3 6 81]
2. 列向量
x = [1 3 4 7]'
3. 等距向量
x = 0:2:10
x = linspace(0,10,6)   # 0-10 取等距的6个数
4. 向量引用
x(1)
x(1:5)
5. 向量运算
x = x1 + x2
x = x1 .* x2  #对应位置相乘
x = dot(x1,x2) = x1 * x2'  #向量乘法 结果为一个数
6. 矩阵
A = [1 2 3; 3 6 8; 1 7 3 51]
7. 矩阵元素访问
A(m,n) = 1
A(m,:) = [1 2 3 ...]
A(:,m) = [1 2 3 ...]
A(m,:) = []   #删除第m行
A(:,m) = []   #删除第m列
8. 常用矩阵函数
eye(n）：创建nx n 单位矩阵。
eye(m,n）：创建mx n 的单位矩阵。
eye(size(A））：创建与A 维数相同的单位阵。
ones(n）：创建nx n 全l 矩阵。
ones(m,n）：创建m×n 全l 矩阵。
ones(size(A））：创建与A 维数相同的全l 阵。
zeros(m,n）：创建mx n 全0 矩阵。
zeros( size( A）） ： 创建与A 维数相同的全0 阵。
rand(n）：在［0 , 1 ］区间内创建一个n x n 均匀分布的随机矩阵。
rand(m,n）：在［0,1 ］区间内创建一个mx n 均匀分布的随机矩阵。
rand(size(A））：在［ O, 1 ］ 区间内创建一个与A 维数相同的均匀分布的随机矩阵。
compan(P）：创建系数向量是P 的多项式的伴随矩阵。
diag(v）：创建一向量v 中的元素为对角的对角阵。
hilb(n）：创建n×n 的Hilbert 矩阵。
magic(n）：生成n 阶魔方矩阵。
sparse( A）：将矩阵A 转化为稀疏矩阵形式，即由A 的非零元素和下标构成稀疏矩阵S 。若A 本身为稀疏矩阵， 则返回A 本身。
reshape(X,m,n）：将己知矩阵变维成m 行n 列的矩阵。
rot90(A)   #逆时针旋转90°
rot90(A,k) #逆时针旋转90°*k
fliplr(A)  #左右翻转
flipud(A)  #上下翻转

多项式

1. 多项式显示  ，多项式使用向量进行表示
p1 = [1 2 6 8 11]
p2 = [1 4 22 3 41]
poly2sym(p1)    # x^4 + 2*x^3 + 6*x^2 + 8*x + 11
2. 多项式乘法
conv(p1,p2)
3. 多项式除法
deconv(p1,p2)
4. 多项式求导
polyder(p1)

单元数组

1. 创建单元数组
E = {A,B,C,D}  #单元数组的每个元素可以是任意类型
cell(N)   #生成N*N数组
cell(N,M)   #生成N*M数组
cell(N,M,P,...)  #生成N*M*P数组
cell(size(E))  #生成与E同型的数组
2. 访问数组元素
E{1}
E{1,2}

结构型变量

1. 创建结构型变量
nm  = struct('color',{'red','black'},'number',{1,2})
2. 访问
nm(1)
nm(1).color