matlab--------矩阵的运算

用rand函数生成0~1的随机数字

exp(x)是对矩阵的元素进行指数运算;

round(x,2)是把全是小数的矩阵的元素保留2位小数;

mod(x,3)是计算矩阵元素除以三后的余数;

sum函数:求和函数,sum(A,1)可以简写成sum(A);sum(sum(A))或sum(A(:))都是对矩阵中所有元素的和;如果矩阵或向量中有异常值,即NaN,我们可以使用sum(A,'omitnan'),这样可以忽略异常值。

matlab--------矩阵的运算_第1张图片

prod函数:product有积的意思,用法和sum函数类似,prod(A,'omitnan')同样可以忽略异常值,计算每行,每列元素的积写法和sum一样,只是函数的名字不相同。

cumsum函数:cumulative-sum意思是求累积和,就是累加值,[1 2 3 4],cumsum(A)就是[1 3 6 10]分别对应前一项的和,前两项的和,前三项的和,前四项的和,如果有缺失值,同样,加上omitnan即可。

diff函数:计算差分,括号里的第二个代表几阶差分,第三个表示行或者列;但是不能使用omitnan忽略异常值;

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mean函数:计算平均数,用法一样,例如mean(A,1) mean(A,2),mean(A,1,'omitnan');

median函数:求中位数,肯定一样啊,median(A),median(A,2).mean(A,2,'omitnan')

mode函数:求众数,一样,但不同是可以有多个返回值,如果只有一个返回值,那么会返回较小值,mode(A,2)求每一行的众数;还有一点不同,有缺失值时候,该函数自动忽略,不必使用omitnan参数;[m,n]=mode(A)即返回向量的较小众数m和该数字出现的次数;如果返回多个众数,需要引入元胞数组的概念,元胞数组就是一组数字,但是可以包含不同的数据类型;大括号索引提取里面的值,C是一个列向量,[M,F,C]=mode(A,2)就会返回每一行的众数;

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var函数:varience计算方差,第二个数字,0代表样本,1代表总体方差,总体方差除以n,样本方差除以n-1;对于矩阵,在括号里加上1或2就可以求每一列,每一行的方差。矩阵的var(A,0,1)可以直接写作var(A)

std函数:standard-deviation计算标准差,同上;

min,max函数会自动忽略缺失值,但是返回线性索引时不能忽略;;求对应位置的最值,只能有一个返回值,但是求每行每列的最值时,可以有两个返回值;matlab--------矩阵的运算_第5张图片

matlab--------矩阵的运算_第6张图片计算每行每列的最值,放在空的向量里面;如果丢失,就会每个元素都和1,2比较

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按照规定的维度返回线性索引;

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