Matlab：\ /的区别

最新推荐文章于 2024-09-16 09:54:33 发布
最新推荐文章于 2024-09-16 09:54:33 发布
阅读量3.3k 收藏 7
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37896521/article/details/102570931
本文详细解析了矩阵运算的基本规则及其在Matlab中的实现方式，包括矩阵乘法、求逆及解线性方程组等核心操作。通过对比数学表示与Matlab代码，帮助读者理解如何高效使用Matlab进行矩阵运算。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

式前[]内为math表示该式为数学语言；式前[]内为lab表示该式为Matlab语句。

[math]			xA = b
[math]		⇒	x = bA^(-1)
[lab]		⇒	x = b / A;

[math]			Ax = b
[math]		⇒	x = A^(-1)b
[lab]		⇒	x = A \ b;

[math]			AB = C
[math]		⇒	B = A^(-1)C
[lab]		⇒	B = A \ C;

[math]			BA = C
[math]		⇒	B = CA^(-1)
[lab]		⇒	B = C / A;

总的来说，可以认为/\高处斜杠偏向哪个变量，哪个变量就是求逆，两变量之间位置不变。

Amor灬Niss
关注
Matlab的两种除法：左除（\）和右除(/)
Rummy
10-16 9万+
博主目前大二，现正在学习matlab。在学习过程中发现matlab中的两种除法比较容易让人混淆，也很难记住，即左除和右除。 在matlab中运行下列语句，可以发现，两种除法的结果是不一样的。1/2的结果是0.5，但是1\2的结果却是相反的2。 其实可以发现了，1\2左右对称一下，其实就是2/1，\其实就是可以认为普通除法的方向换了一下。这一点也在求解线性方程组中得到了验证。 左除： A
chan算法matlab代码-medicalimaging:医学影像课程项目：http://sourabhd.github.io/medica
06-04
主要区别在于： 1. 它使用“高斯”曲率，而不是平均曲率 2. 针对 3D 对象而不是 2D 图像。 此代码是由石溪大学的 Allen Tanenbaum 教授为医学成像课程的课程项目创建的。 要求： MATLAB 运行步骤 在 Matlab 提示符下...
Matlab中/与\区别
qq_61495354的博客
02-18 3560
Matlab中/与\
MATLAB中 / 和 \ 的区别
热门推荐
qq_39855326的博客
01-20 2万+
MATLAB中 / 和 \ 的区别对于标量运算对于矩阵运算 对于标量运算 a/b 相当于a除以b，或者是a乘以(b的倒数) b\a 相当于b除a，或者是(b的倒数)乘以a 对于矩阵运算 A/B 相当于 AB−1AB^{-1}AB−1 B\A 相当于B−1AB^{-1}AB−1A 对矩阵运算来说，乘法的交换率未必满足，那么 A/B=AB−1A/B = AB^{-1}A/B=AB−1和 B\A=B−1...
MATLAB中反斜杠 (\) 和正斜杠 (/) 的区别
subject625Ruben的博客
09-16 2051
在 MATLAB 中，反斜杠 \ 和正斜杠 / 都用于矩阵和向量的左除和右除运算，但它们的作用和计算方式有所不同。
MATLAB 之 \（左除） /（右除）
siisbin27的专栏
07-15 2757
文章来源：http://blog.youkuaiyun.com/clam_clam/article/details/7184991 最近编写matlab 程序老是被 \  /  搞混淆。 运算符                                             名称                说明 /（向右倒称为右除）
数值实验代码matlab代码-Octave:GNUOctave的镜像（hg：//www.octave.org/hg/octave）
05-21
5. **MATLAB与Octave的差异**：虽然两者语法类似，但也存在细微差别，比如某些MATLAB专有函数在Octave中可能无法直接使用，需要寻找替代方案。 6. **代码调试与测试**：学习如何编写和运行测试用例，确保代码的正确...
matlab 基础教学部分（七篇）代码
07-10
理解函数和脚本的区别以及如何在两者之间传递数据是MATLAB编程的基础。 4. ji_xian_ji_fen_qiu_dao.m：此文件可能涵盖了MATLAB的逻辑控制结构，如条件语句(如if-else-end)、循环语句(如for和while)以及逻辑运算符。...
c到matlab：将编码c更改为matlab-matlab开发
05-30
首先，C语言和MATLAB的主要区别在于它们的设计目标和使用场景。C语言提供对硬件的直接访问，适合开发操作系统、设备驱动程序和其他需要高效性能的应用。然而，它的语法相对复杂，需要处理内存管理和错误检查。相反，...
多目标规划程序Matlab：平衡冲突与协同，实现决策优化的科学方法,多目标规划程序Matlab：科学平衡多元化目标，决策优化的高效工具,多目标规划程序 matlab 1多目标规划，助力实现多元化目
02-12
多目标规划程序Matlab：平衡冲突与协同，实现决策优化的科学方法,多目标规划程序Matlab：科学平衡多元化目标，决策优化的高效工具,多目标规划程序 matlab [1]多目标规划，助力实现多元化目标，通过科学的方法平衡多...
(转)【matlab】./和/ .*和* 有什么区别
zhuguiqin1的专栏
03-10 833
原文地址 http://blog.youkuaiyun.com/u013346007/article/details/54583271matlab中./与/有什么区别点运算是处理元素之间的运算直接/在矩阵计算中只能处理符合矩阵运算法则的运算矩阵计算和作图都是点运算在对数值计算时，“./”和“/”其实是没有区别的。例：对于矩阵A=[a b c d]，1./A=[1/a 1/b 1/c 1/d]，而1/A表示的是...
Matlab \和 / . * 和* ./ 和.\ 总结
weixin_39354845的博客
05-10 3302
注意：a 和b 的长度是一样的。
MATLAB的左除\和右除/
群星闪耀的博客
04-29 2320
在解决矩阵乘除法的时候，会用到左除和右除；对于Ax=b,求x的解，用x=A\b;对于xA=b,求x的解，用x=b/A;即:A在左边则除以A的位置也要在左边，相应的除号（/,\）也要放在相应的可以表示b除以A的地方，使用时混淆便不能正确表示除数和被除数的关系。比如A在左边若使用x=A/b则表示的是A除以b。还有可以使用inv(A),A的逆矩阵位置和A在Ax=b的位置是一样的。即A原来在左边则放在左边...
Matlab学习2——.*与*，./与/的区别
weixin_40203927的博客
06-19 1564
1.在数值计算与数值乘矩阵运算时.*和*没有区别都是一样的 2.在矩阵与矩阵之间的运算时,"*"代表普通的矩阵之间的运算,而.*代表的是矩阵中元素与元素之间的运算 例定义两个矩阵AB: A*B: A.*B: 除法基本一样 1.在数值计算时，/和./都一样 2.在数值与矩阵之间的计算时,分两种情况--------a.数值在前时只能用./ ...
matlab 【/(右除)】【\(左除)】
ttxzszxy的博客
11-03 847
http://blog.youkuaiyun.com/clam_clam/article/details/7184991 -------------------------------------------------------------------------------- 运算符                                             名称      
matlab中的*、.*、/、\运算
qq_42708621的博客
02-08 7739
点运算是处理元素之间的运算，直接在矩阵计算中只能处理符合矩阵运算法则的运算。 乘 *：矩阵相乘，或数与数相乘。 点乘 .*：点乘，用于矩阵间对应元素的相乘，或数与数之间，数与矩阵之间的相乘。 除 /：右除。a/b表示矩阵a乘以矩阵b的逆 \：左除。a\b表示矩阵a的逆乘以b。 点除 ./：右除。a./b表示矩阵a中的每个元素除以矩阵b的对应的元素。 .\：左除。a.\b表示矩阵b中的每个元素除以矩阵a的对应的元素。 简单的记忆方法：棍子|，向左倒是左除\，向右倒是右除/。 ...
matlab右除的m文件,MATLAB 之 \（左除） /（右除）
weixin_28685487的博客
03-23 187
最近编写matlab 程序老是被 \ / 搞混淆。运算符 名称 说明/(向右倒称为右除) 右除 AB=C A=C/B\(向左倒称为左除) 左除 ...
Matlab左除（\\）和右除（/）
09-28 374
一般情况下，x=a\b是方程a*x =b的解，而x=b/a是方程x*a=b的解。例：a=[123; 426; 749]b=[4; 1; 2];x=a\b则显示：x= -1.5000 2.0000 0.5000如果a为非奇异矩阵，则a\b和b/a可通过a的逆矩阵与b阵得到： a\b = inv...
https://blog.youkuaiyun.com/guihunkun/article/details/121617792基于此链接中的代码 将其改写为matlab代码
最新发布
03-15
<think>嗯，用户想把优快云博客里的Python代码转成MATLAB，具体是guihunkun的那篇关于灰色关联分析的文章。首先，我需要理解用户的具体需求。用户提到参考了引用[2]，里面讲到了灰色关联分析的Python实现，使用了numpy和pandas，可能还提到了性能优化。用户可能已经尝试过Python代码，现在需要转到MATLAB环境，可能是因为他们更熟悉MATLAB，或者在MATLAB项目中需要用到这个方法。 接下来，我得分析Python和MATLAB在语法和库函数上的差异。比如，Python里用pandas处理数据，而MATLAB通常用矩阵和表格。numpy的操作在MATLAB中对应的是矩阵运算。需要特别注意Python中的广播机制和MATLAB的点运算符的区别。此外，Python的列表推导式在MATLAB中没有直接对应，可能需要用循环或者向量化操作代替。 然后，代码结构方面，Python的函数定义和MATLAB的函数定义不同。例如，Python的def在MATLAB中是function。参数传递也要注意，MATLAB是按值传递，而Python是按对象引用传递。另外，灰色关联分析的关键步骤是数据标准化、计算关联系数、求关联度，这些步骤都需要逐一转换。 数据标准化部分，Python里可能是用某个列的均值进行标准化，MATLAB中可以用mean函数，但要注意维度。计算关联系数时，Python可能用了绝对值差和最大值最小值，MATLAB中需要用abs和max、min函数，同样要注意矩阵的维度处理。关联度是求均值，MATLAB的mean函数默认是按列计算，可能需要调整维度。 还要考虑性能优化。用户提到原来的Python代码用了numpy，比纯pandas快。MATLAB本身在矩阵运算上效率不错，但要注意避免循环，尽量向量化操作。比如，用bsxfun或者直接矩阵运算来代替逐元素操作。 用户可能遇到的问题包括：如何处理pandas的DataFrame到MATLAB的表格或矩阵，如何处理numpy的广播，以及如何确保计算结果的一致性。此外，MATLAB的索引从1开始，而Python从0开始，这可能在数据访问时需要注意。 最后，用户可能需要验证转换后的MATLAB代码是否正确，建议使用示例数据测试，并比对Python和MATLAB的输出结果是否一致。可能还需要处理文件读取部分，比如CSV或Excel文件的读取，MATLAB有相应的函数如readtable或xlsread，但需要注意格式兼容性。</think>### 分步解决方案：Python转MATLAB代码指南 #### 一、语法差异对比 1. **数据结构转换** - Python的`DataFrame`对应MATLAB的`table`类型或二维矩阵 - 示例转换： ```matlab % MATLAB读取数据 data = readtable('wine.csv'); m = data(:,2); % 选择第二列作为参考序列 ``` 2. **核心算法移植** 根据引用[2]中灰色关联分析的实现特点，重点关注： - 标准化处理：MATLAB中使用`zscore`函数替代Python的归一化操作 - 矩阵运算：将`numpy`的广播机制转换为MATLAB的`bsxfun`函数 ```matlab % 计算绝对差值 diff = abs(bsxfun(@minus, normalized_data, reference_seq)); ``` #### 二、关键代码段转换示例 **Python原始代码片段**： ```python def grey_relation(data, m): # 数据标准化 normalized = (data - data.mean()) / data.std() # 计算关联系数 delta = np.abs(normalized - normalized[:,m]) rho = 0.5 coeff = (delta.min() + rho * delta.max()) / (delta + rho * delta.max()) return coeff.mean(axis=0) ``` **等效MATLAB实现**： ```matlab function grd = grey_relation(data, m) % 数据标准化 normalized = zscore(data); reference = normalized(:,m); % 计算绝对差值 delta = abs(normalized - reference); % 计算关联系数 rho = 0.5; min_d = min(delta(:)); max_d = max(delta(:)); coeff = (min_d + rho * max_d) ./ (delta + rho * max_d); % 计算关联度 grd = mean(coeff, 1); end ``` #### 三、性能优化建议 1. **向量化编程**：使用MATLAB矩阵运算替代循环 ```matlab % 差矩阵计算优化 delta = abs(normalized - repmat(reference,1,size(normalized,2))); ``` 2. **内存预分配**：提升大数据处理效率 ```matlab coeff = zeros(size(delta)); % 预分配内存 ``` #### 四、验证方法 1. 使用相同测试数据集（如wine数据集） 2. 对比关键中间变量： ```matlab % 验证标准化结果 py_normalized = % 从Python端获取数据 mat_normalized = zscore(data); assert(norm(py_normalized - mat_normalized) < 1e-6) ``` #### 五、完整实现建议 1. 创建`grey_relation.m`函数文件 2. 添加异常处理： ```matlab try data = readtable(filename); catch ME error('文件读取失败: %s', ME.message); end ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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