Matlab学习笔记3——str2num

Matlab学习笔记3——str2num

Convert character array or string to numeric array
将字符数组或字符串转换为数字数组

语法

X = str2num(chr)
[X,tf] = str2num(chr)

输出

X — 输出数组
数字矩阵
输出数组,以数字矩阵形式返回。

tf — 真或假
1 |0
真或假结果,返回为数据类型逻辑的 1 或 0。

用法示例

X = str2num(‘100’)
X = 100
X = str2num(‘100 200 300 400’)
X = 1×4

100 200 300 400
在这里插入图片描述

str2num 解释指数表示法:
X = str2num(‘12e-3 5.9e-3 -8.1e-3 2.56e-3; 5 11.2 17.9 33’)
X = 2×4

0.0120    0.0059   -0.0081    0.0026
5.0000   11.2000   17.9000   33.0000

使用 str2num 和 uint16 将字符向量转换为无符号的 16 位整数:
X = str2num(‘256’);
X = uint16(X)
X = uint16
256

将包含 true 和 false 的字符向量转换为逻辑数组:
X = str2num(‘false true true false’)
X = 1x4 logical array

0 1 1 0
返回失败的转换的状态。tf 为 0,X 为空矩阵:
[X,tf] = str2num(‘12e-3 m/s, 5.9e-3 m/s’)
X =

 []

tf = logical
0
如果删除多余的文本 (m/s),则转换成功。

[X,tf] = str2num(‘12e-3 5.9e-3’)
X = 1×2

0.0120    0.0059

tf = logical
1

注意

X = str2num(chr) 将字符数组或字符串标量转换为数值矩阵。输入可以包含空格、逗号和分号,以指示单独的元素。如果 str2num 不能将输入解析为数值,则返回空矩阵。

tr2num 函数不转换元胞数组或非标量字符串数组,并且对 + 和 - 运算符前后的空格敏感。此外,str2num 使用 eval 函数,当输入包含函数名称时,此函数可能会产生意外的副作用。为了避免这些问题,请使用 str2double。

### 关于MATLAB学习笔记第七部分内容 目前提供的引用材料并未直接提及MATLAB学习笔记的第七部分具体内容。然而,基于已有的参考资料以及常见的MATLAB教程结构推测,第七部分可能涉及更高级的主题或特定领域应用。以下是根据已有知识体系推断的内容框架: #### 可能涵盖的主题 1. **数值计算与优化** 数值分析和最优化技术是MATLAB的重要组成部分之一。这部分通常会介绍如何利用MATLAB解决复杂的数学问题,例如线性规划、非线性方程求解等[^5]。 2. **图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)** 如果第七部分专注于图像处理,则可能会讲解如何读取、显示、增强图像,以及执行边缘检测和其他形态学操作。典型函数包括`imread`, `imshow`, 和 `edge`等[^6]。 3. **信号处理基础** 鉴于引用提到EEG数据分析 (`eeglab`),可以猜测第七章节也可能深入探讨信号处理理论及其实践实现方式,比如滤波器设计或者频谱估计方法[^7]。 4. **GUI开发指南** 创建图形用户界面(GUIs),使程序交互更加友好直观。这一步骤往往涉及到App Designer的应用或者是传统GUIDE环境下的控件布局设置过程说明[^8]. 5. **并行计算功能简介** 并行运算允许加速耗时的任务完成速度。通过Distributed Computing Server支持大规模集群上的分布式作业调度管理机制描述可能是另一重点方向[^9]. 由于缺乏具体文档细节确认以上假设,请进一步提供确切资料以便给出更为精准的回答! ```matlab % 示例代码片段展示简单的线性回归模型构建流程 X = randn(100,1); Y = 3*X + randn(size(X)); % 构造模拟数据集 p = polyfit(X,Y,1); % 使用polyfit拟合直线参数 disp(['Slope:', num2str(p(1)),' Intercept:' ,num2str(p(2))]); plot(X,Y,'o', X,polyval(p,X),'-'); % 绘制散点图加最佳匹配曲线 legend('Data Points','Fitted Line'); title('Simple Linear Regression Example'); xlabel('Independent Variable X'); ylabel('Dependent Variable Y'); ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值