matlab——命令文件和函数文件

一、M文件的分类

1、M文件分为两类:

  •     命令文件(Script File)
  •     函数文件(Function File)

2、命令文件和函数文件的主要区别

(1)命令文件没有输入参数,也不返回输出参数, 而函数文件可以带输入参数,也可返回输出参数。
(2)命令文件对MATLAB工作空间中的变量进行 操作,文件中所有命令的执行结果也完全返回到工作空间中,而函数文件中定义的变量为局部变量, 当函数文件执行完毕时,这些变量被清除。
(3)命令文件可以直接运行,在MATLAB命令窗口输入命令文件的名字,就会顺序执行命令文件中的命令,而函数文件不能直接运行,而要以函数调用的方式来调用它。

// 命令文件
clear;
R=[1,2,3;4,5,6];
M=[11,12,13;14,15,16];
RM=R+i*M 

   

// 函数文件
function RM=fsetcomp(R,M)
RM=R+i*M;

二、函数文件基本结构(文件名即函数名)

1、形式

function 输出形参表=函数名(输入形参表)

注释说明部分

函数体语句

2、各部分解释

  • 以function开头的一行为引导行,表示该M文件是一个函数文件。
  • 函数名的命名规则与变量名相同。
  • 输入形参为函数的输入参数,输出形参为函数的输出参数。(a,b)
  • 当输出形参多于一个时,则应该用方括号括起来。[a,b]
### MATLAB 文件操作与函数定义使用教程 #### 一、MATLAB中的文件操作 在MATLAB中,文件操作主要包括读取写入数据到各种类型的文件。常用的功能有加载文本文件、Excel表格以及二进制文件等。 对于简单的ASCII码纯文本文件,可以利用`load`命令直接载入数值型矩阵;而对于更复杂的CSV或TXT文档,则推荐采用`readtable`或者`importdata`来处理[^1]。 针对Microsoft Excel工作簿,MATLAB内置了专门用于交互此类电子表格软件的数据接口——即`xlsread`(仅适用于旧版本)/ `readmatrix`, `writematrix` `readcell` / `writecell` 函数群组,它们能够方便快捷地完成对.xlsx/.xls格式文件内的单元格区域的选择性导入导出作业[^2]。 另外,在面对特定科学计算领域产生的专有格式文件时(如HDF5),也有相应的工具箱支持对应的I/O流程实现自动化管理[^3]。 #### 二、MATLAB 中的函数定义方式 ##### (一)脚本形式下的简单函数声明 如果只是临时编写一些小型算法片段而不打算将其封装成独立实体的话,可以直接在一个`.m`扩展名结尾的工作空间编辑器里写下如下所示的基础框架: ```matlab function output = myFunction(inputArg) % MYFUNCTION Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here output = inputArg * 2; end ``` 上述例子展示了如何构建最基础版的一元线性映射关系式子,并通过指定输入参数名称(`inputArg`)及其对应返回值变量(`output`)的方式完成了整个过程描述[^4]。 ##### (二)正式建立可重用性的M文件类型函数库 为了增强程序设计灵活性并促进团队协作开发效率,通常会把那些具有较高通用价值的方法单独保存至项目目录下新建的一个同名`.m`源代码文件之中。这样做的好处是可以让其他开发者更容易理解维护这些逻辑组件的同时也便于日后迭代升级[^5]。 例如创建名为`addNumbers.m`的新文件,其内部应包含完整的帮助信息头部注释块加上具体业务功能实现部分: ```matlab %% ADDNUMBERS Adds two numbers together. % % C = addNumbers(A,B) takes in A and B as inputs, % returns their sum stored within variable C. function c = addNumbers(a,b) c=a+b; end ``` 此处值得注意的是,首行应当简洁明了地标明该函数的主要用途以便于索引查找;紧接着是一段较为详细的语法说明指南,最后才是实际执行语句区段[^6]。 ##### (三)匿名函数表达式的便捷运用场景 除了传统意义上的显式命名外,MATLAB还允许用户借助所谓“匿名函数”的机制快速构造短小精悍的操作符对象。这类特殊成员往往适合用来表示单一目的性强的小规模变换规则,尤其是在需要频繁调整某些局部细节的情况下显得尤为实用[^7]。 下面给出了一则实例演示怎样定义一个接受任意数量实参并通过求平均值得到最终结果的过程: ```matlab avgFunc=@(varargin) mean(cell2mat(varargin)); result=avgFunc({1,2},{3,4}); disp(result); % Output: 2.5000 ``` 这里的关键在于巧妙地结合了变长列表传递特性(`varargin`)连同辅助转换手段共同作用实现了动态适应不同长度序列的需求[^8]。
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