MATLAB数组

MATLAB对象数组 对象数组 同一个对象可以数组串联起来 b1 = Square(); b2 = Square(); b3 = Square(); objArray = [b1,b2,b3]; 当对象很多时,以上方法会很麻烦。加入我们要构造 10 个对象,可以用一下方式 obj.Array(1,10) = Square(5); 这样必须要求 Square 有不带参数的默认构造函数,因为前九个空缺的位置会... 阅读详情

MATLAB数组

之前,我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识,在本章中,我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组,向量是一个一维阵列,矩阵是一个二维数组。

首先,我们先来看一些特殊类型的数组。

MATLAB中的特殊阵列

MATLAB中会使用一些函数来建立一些特殊的阵列,对于所有这些函数,一个参数创建一个正方形阵列,双参数创建矩形阵列。

使用 zeros() 函数建立一个元素为零的数组:

例如:

zeros(5)

MATLAB 执行上述语句,返回以下结果:

ans =
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0

使用 ones() 函数建立一个数组:

例如:

ones(4,3)

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

ans =
     1     1     1
     1     1     1
     1     1     1
     1     1     1

使用 eye() 函数创建一个矩阵:

例如:

eye(4)

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

ans =
     1     0     0     0
     0     1     0     0
     0     0     1     0
     0     0     0     1

使用 rand() 函数建立一个数组(0,1)上均匀分布的随机数:

例如:

rand(3, 5)

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

ans =
    0.8147    0.9134    0.2785    0.9649    0.9572
    0.9058    0.6324    0.5469    0.1576    0.4854
    0.1270    0.0975    0.9575    0.9706    0.8003

MATLAB幻方

产生相同的总和,当它的元素加入逐行,逐列或对角线幻方是一个正方形。

使用 magic() 函数创建一个幻方阵列,它需要一个单数的参数,该参数必须是一个大于或等于3的标量。

例如:

magic(4)

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

ans =
    16     2     3    13
     5    11    10     8
     9     7     6    12
     4    14    15     1

MATLAB多维数组

在MATLAB中,一个阵列如果具有两个以上的维度则被称为多维数组。

在MATLAB中的多维数组是正常的两维矩阵的延伸。

MATLAB中需要先创建一个二维数组然后对该二维数组进行扩展,这样才能生成一个多维数组。

例如,我们先建立一个二维数组a。

a = [7 9 5; 6 1 9; 4 3 2]

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

a =
     7     9     5
     6     1     9
     4     3     2

数组 a 是一个 3x3 阵列,通过提供的值,我们可以添加一个第三维,例如:

a(:, :, 2)= [ 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

a(:,:,1) =
     7     9     5
     6     1     9
     4     3     2

a(:,:,2) =
     1     2     3
     4     5     6
     7     8     9

同样,我们也可以使用 ones(), zeros() 或 rand() 函数建立多维数组。

例如:

b = rand(4,3,2)

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

b(:,:,1) =
    0.0344    0.7952    0.6463
    0.4387    0.1869    0.7094
    0.3816    0.4898    0.7547
    0.7655    0.4456    0.2760

b(:,:,2) =
    0.6797    0.4984    0.2238
    0.6551    0.9597    0.7513
    0.1626    0.3404    0.2551
    0.1190    0.5853    0.5060

还能够使用 cat() 函数来建立多维数组,它结合沿着指定的维度的数组列表:

cat() 函数的语法是:

B = cat(dim, A1, A2...)

注意:

  • B 是新建的数组;

  • A1, A2, ... 是要连接的阵列;

  • dim 是一起串联阵列的维度。

详细例子

在MATLAB中建立一个脚本文件,输入下述代码:

a = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1];
b = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
c = cat(3, a, b, [ 2 3 1; 4 7 8; 3 9 0])

运行该文件时,显示结果:

c(:,:,1) =
     9     8     7
     6     5     4
     3     2     1
c(:,:,2) =
     1     2     3
     4     5     6
     7     8     9
c(:,:,3) =
     2     3     1
     4     7     8
     3     9     0

MATLAB数组函数

MATLAB提供以下功能进行排序,旋转,置乱,重塑或移动数组的内容。

函数目的
length矢量长度或最大阵列尺寸
ndims数组维数
numel数组元素的数目
size数组维度
iscolumn确定输入是否是列向量
isempty确定数组是否为空
ismatrix确定输入是否为矩阵
isrow确定输入是否为行向量
isscalar确定输入是否为标量
isvector确定输入是否为矢量
blkdiag从输入参数构造块对角矩阵
circshift循环移位
ctranspose复数共轭转置
diag矩阵的对角矩阵和对角线
flipdim沿指定维度翻转数组
fliplr从左到右翻转矩阵
flipud将矩阵向下翻转
ipermuten-维阵列的反置换维数
permute重新排列 N 维数组的维数
repmat复制和平铺数组
reshape重塑数组
rot90旋转矩阵90度
shiftdim移位维度
issorted确定集合元素是否按排序顺序排列
sort按升序或降序对数组元素进行排序
sortrows按升序对行排序
squeeze删除单维度
transpose转置
vectorize矢量化表达式

详细示例

上述的一些函数将由下列例子说明。

长度,尺寸和数量的元素:

在MATLAB中建立一个脚本文件,输入下述代码:

x = [7.1, 3.4, 7.2, 28/4, 3.6, 17, 9.4, 8.9];
length(x)  % length of x vector
y = rand(3, 4, 5, 2);
ndims(y)    % no of dimensions in array y
s = ['Zara', 'Nuha', 'Shamim', 'Riz', 'Shadab'];
numel(s)   % no of elements in s

运行该文件,显示以下结果:

ans =
     8
ans =
     4
ans =
    23

循环移位的数组元素:

在MATLAB中建立一个脚本文件,输入下述代码:

a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]  % the original array a
b = circshift(a,1)  %  circular shift first dimension values down by 1.
c = circshift(a,[1 -1]) % circular shift first dimension values % down by 1 
                         % and second dimension values to the left % by 1.

运行该文件,显示以下结果:

a =
     1     2     3
     4     5     6
     7     8     9

b =
     7     8     9
     1     2     3
     4     5     6

c =
     8     9     7
     2     3     1
     5     6     4

MATLAB数组排序

在MATLAB中建立一个脚本文件,输入下述代码:

v = [ 23 45 12 9 5 0 19 17]  % horizonal vector
sort(v)   %sorting v
m = [2 6 4; 5 3 9; 2 0 1]  %  two dimensional array
sort(m, 1)   % sorting m along the row
sort(m, 2)   % sorting m along the column

运行该文件,显示以下结果:

v =
    23    45    12     9     5     0    19    17
ans =
     0     5     9    12    17    19    23    45
m =
     2     6     4
     5     3     9
     2     0     1
ans =
     2     0     1
     2     3     4
     5     6     9
ans =
     2     4     6
     3     5     9
     0     1     2

MATLAB单元阵列

单元阵列的阵列中每个单元格可以存储不同的维度和数据类型的数组的索引单元格。

单元格函数用于建立一个单元阵列。

单元格函数的语法如下:

C = cell(dim)
C = cell(dim1,...,dimN)
D = cell(obj)

注意

  • C 是单元阵列;

  • dim 是一个标量整数或整数向量,指定单元格阵列C的尺寸;

  • dim1, ... , dimN 是标量整数指定尺寸的C;

  • obj 是以下内容之一

    • Java 数组或对象

    • .NET阵列 System.String 类型或 System.Object

详细例子

在MATLAB中建立一个脚本文件,输入下述代码:

c = cell(2, 5);
c = {'Red', 'Blue', 'Green', 'Yellow', 'White'; 1 2 3 4 5}

运行该文件,显示以下结果:

c = 
    'Red'    'Blue'    'Green'    'Yellow'    'White'
    [  1]    [   2]    [    3]    [     4]    [    5]

MATLAB在单元格上阵列访问数据

使用两种方法来引用单元阵列的元素:

  • 封闭的索引在第一个 bracket (),是指一组单元格

  • 封闭的在大括号{},的索引单个单元格内的数据

括在第一支架的索引,它指的是单元格的集。

单元阵列索引平稳括号单元格集合。

例如:

c = {'Red', 'Blue', 'Green', 'Yellow', 'White'; 1 2 3 4 5};
c(1:2,1:2)

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

ans = 
    'Red'    'Blue'
    [  1]    [   2]

同样可以用花括号“{ }”索引访问单元格的内容。

例如:

c = {'Red', 'Blue', 'Green', 'Yellow', 'White'; 1 2 3 4 5};
c{1, 2:4}

MATLAB执行上述语句,返回以下结果:

ans =
   Blue
ans =
   Green
ans =
   Yellow
Matlab中的转置运算符 在这个例子中,我们首先定义一个3x2的矩阵A,然后使用转置运算符将其转置为一个2x3的矩阵B。这个转置操作可以使用矩阵的行和列交换来实现,即将A的第一列变为B的第一行,将A的第二列变为B的第二行,以此类推。这个转置操作将A的行和列交换,并将结构体C中的每个元素转置为一个新的结构体D中的元素。转置运算符是 Matlab 中非常常见的运算符之一,可用于将矩阵的行和列交换,以及将向量、数组和结构体等数据类型转置为不同的形式。在这个例子中,我们首先定义一个行向量x,然后使用转置运算符将其转置为一个列向量y。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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