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拾214

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分类专栏： matlab 文章标签： matlab 开发语言

于 2024-12-21 17:20:14 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shibukun/article/details/144517798

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一、常用的快捷键

1.ctrl+R 多行注释 2.ctrl+T取消多行注释

3.ctrl+] 多行缩进 4.ctrl+[ 多行前移 5.ctrl+I自动对齐

6.ctrl+z撤回 7.ctrl+Y取消撤回

二、matlab中一些常用的操作

一、MATLAB之基础入门代码 - 王若虚 - 博客园https://www.cnblogs.com/wangruoxu/p/15285614.html

三、数据输出及打印

1.文件输出

% 假设 data1 和 data2 是已经计算好的两组数据
data1 = rand(5, 3); % 随机生成的数据，仅作示例
data2 = rand(5, 3); % 随机生成的数据，仅作示例

% 打开第一个文件用于写入
fid1 = fopen('file1.txt', 'w');
% 打开第二个文件用于写入
fid2 = fopen('file2.txt', 'w');

% 将第一组数据写入第一个文件
for i = 1:size(data1, 1)
    fprintf(fid1, '%f\t%f\t%f\n', data1(i, :));
end

% 将第二组数据写入第二个文件
for i = 1:size(data2, 1)
    fprintf(fid2, '%f\t%f\t%f\n', data2(i, :));
end

% 关闭两个文件
fclose(fid1);
fclose(fid2);

例如

fprintf(fid1, '%f, %f, %f, %f, 0, 1, 1, 0\n', Uslip1, Uslip2, ep1, ep2);
%若Uslip1=0.1, Uslip=0.2, ep1=0.3, ep2=0.4
%输出结果为：
0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0, 1, 1, 0

2.屏幕输出打印

作用：可用于代码调试，找出错误所在位置；可显示当前计算的进程。

（1）sprintf输出显示

%第一种采用sprintf在命令行窗口显示
x_temp = x0;
sprintf('x_temp,%f,%f\n',x_temp ,x0)

%输出形式
ans =

x_temp,0.100000,0.100000

（2）元胞数组输出（句尾不要加分号，可以直接输出）

%注意句尾不要加分号，可以直接输出
param={f,esc1,asf1,esf1,esc2,asf2,esf2,ec}

%输出形式
param = 

[0.346673837927869]    [-0.027691114274857]    [0]    []    [0.084630119520134]    
[0]    [-0.029600909103352]    [0.943060994754723]

四、matlab中函数定义

1.函数定义的方式

（1）函数文件：每个MATLAB函数都存储在一个单独的文件中，文件名必须与函数名相同，扩展名为.m。

（2）函数头：函数文件的第一行是函数头，定义了函数名、输入参数和输出参数。

（3）函数体：函数头之后是函数体，包含实现函数功能的MATLAB代码。

（4）局部变量：函数内部定义的变量是局部变量，仅在函数内部可见。

（5）返回值：函数通过输出参数返回值。

示例，定义一个计算距离的distance.m文件

function d = distance(x1, y1, x2, y2)
    % 计算两点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的欧氏距离
    d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2);
end

2.函数调用

(1)直接调用

这是最基本的函数调用方式，直接通过函数名和参数列表来调用函数。

d = distance(1,2,3,4);

(2)函数句柄调用

f = @distance;
result = f(1,2,3,4);

(3)匿名函数调用

创建一个没有名称的函数，并直接调用。

f = @(x, y) x + y;
result = f(5, 3);

3.matlab中自定义函数如何调用主程序中的较多参数

(1)全局变量

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wuwuku123/article/details/106712238

用matlab写代码时，如果有多个.m文件，且之间存在相互调用关系；每个.m文件中的变量，都为局部变量，都有自己的工作区域/Workspace，当函数调用结束之后，其变量的声明周期也就结束了（记住，变量的声明周期随着子函数的结束而结束）；

如果定义了全局变量global，则需要注意几点：

1、在每一个子函数/.m文件中，都需要先声明，然后再进行操作；

2、global/全局变量，只占一个workspace，即在某一个地方修改，同时在变量存在的地方全部修改；

3、定义多个global/全局变量方式为： global var1 var2 var3 ……;

4、去掉/消除某一个或多个全局变量方式为：clear var1 var2 var3……；

优缺点：
(1) 优点
传递大数据的参数：
如果通过函数传参数的方式的话，系统会浪费过多的时间在复制数据的时间上，如果采用global的方式共享数据的话代码的效率会大大提高

过多的常量需要传递
如果每个量都作为函数函数的参数传递的话，代码参数列表就很长，如果采用global的话代码的可读性提高，函数调用也方便。

(2) 缺点
在多数情况下，使用全局变量不是值得推荐的做法，因为会导致模块之间存在强耦合，并且由于各模块的访问顺序问题，可能导致一些难以预料的情况。

自用体会：当参数较多时，函数调用较为复杂时，还是用全局变量会更方便。

(2)使用参数列表

直接在函数调用时传递所有需要的参数。例如，如果您的主程序中有多个参数 param1, param2, ..., paramN，您可以这样定义和调用函数：

% 主程序中定义参数
param1 = value1;
param2 = value2;
% ... 更多参数

% 自定义函数定义
function result = myFunction(param1, param2, ...)
    % 函数体
end

% 自定义函数调用
result = myFunction(param1, param2, ...);

这种方法适用于参数数量较少且固定的情况。

(3) 使用元胞数组或结构体

如果参数数量很多或者不确定，可以使用元胞数组（cell array）或结构体（struct）来组织这些参数：

% 使用元胞数组
params = {param1, param2, ..., paramN};

% 自定义函数定义
function result = myFunction(params)
    param1 = params{1};
    param2 = params{2};
    % ... 更多参数
    % 函数体
end

% 使用结构体
params = struct('param1', value1, 'param2', value2, ...);

% 自定义函数定义
function result = myFunction(params)
    param1 = params.param1;
    param2 = params.param2;
    % ... 更多参数
    % 函数体
end

这种方法使得函数调用更加灵活，尤其是当参数数量变化或者部分参数可选时。

(4)使用 `varargin`

在函数定义中使用 varargin 来接受任意数量的输入参数：

% 自定义函数定义
function result = myFunction(varargin)
    param1 = varargin{1};
    param2 = varargin{2};
    % ... 更多参数
    % 函数体
end

% 自定义函数调用
result = myFunction(param1, param2, ...);

这种方法允许函数接受任意数量的输入参数，使得函数更加通用和灵活。

注：参数列表与`varargin的区别`

主要区别在于调用时所输入的参数的量

%1.使用参数列表定义
function result = myFunction(param1, param2, param3)
    % 函数体
end

% 只可以调用函数并传递三个参数，不可以传递五个参数
avg1 = calculateAverage(10, 20, 30);
disp(['平均值1: ', num2str(avg1)]);

%2.使用varargin定义
function average = calculateAverage(varargin)
   % 函数体
end

% 可以调用函数并传递三个参数
avg1 = calculateAverage(10, 20, 30);
disp(['平均值1: ', num2str(avg1)]);

% 也可以调用函数并传递五个参数
avg2 = calculateAverage(1, 2, 3, 4, 5);
disp(['平均值2: ', num2str(avg2)]);