【MATLAB】数据类型 ( 矩阵 | 随机数函数 | 生成矩阵 )
生活随笔
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【MATLAB】数据类型 ( 矩阵 | 随机数函数 | 生成矩阵 )
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
文章目錄
- 一、矩陣
- 1、定義矩陣
- 2、轉置矩陣
- 3、矩陣放到一列
- 4、逆矩陣
- 二、隨機數函數
- 1、rand 隨機數函數
- 2、randn 隨機數函數
- 3、randi 隨機數函數
- 三、生成矩陣
- 1、生成 0 矩陣
- 2、生成隨機矩陣
一、矩陣
1、定義矩陣
定義矩陣 : 行之間的元素使用 空格 或 逗號隔開 , 每行之間使用分號隔開 ;
% 定義矩陣 A = [1,2,3; 4,5,6; 7,8,9]執行效果 :
2、轉置矩陣
轉置矩陣 : 在矩陣變量右側添加一個單引號 , 就是該矩陣的轉置矩陣 ;
% 定義矩陣 B , 矩陣值是 A 的轉置矩陣 B = A'執行效果 :
3、矩陣放到一列
將矩陣放到一列中 :
% 將矩陣按照列放到一列中 , 依次是第一列,第二列 ... C = A(:)執行效果 :
4、逆矩陣
逆矩陣 : 注意只有方陣才能求逆矩陣 , 否則報錯 ;
% 逆矩陣, 只有方陣才能求逆矩陣 D = inv(A)執行結果 :
二、隨機數函數
1、rand 隨機數函數
rand 隨機數函數 :
作用 : 生成分布在 0 ~ 1 之間的均勻分布的偽隨機數 ;
語法 :
- rand(m, n) , 生成 m 行 , n 列 , 均勻分布的偽隨機數 ;
- rand(m, n, 'double') 生成指定精度的 , m 行 , n 列 , 均勻分布的偽隨機數 ;
- rand(RandStream, m, n) 使用 RandStream 作為隨機種子 , 生成 m 行 , n 列 , 均勻分布的偽隨機數 ;
2、randn 隨機數函數
randn 隨機數函數 :
作用 : 生成 標準正態分布的 偽隨機數 ; 標準正態分布指的是均值 000 , 方差 111 ;
語法 :
- randn(m, n) , 生成 m 行 , n 列 , 標準正態分布的偽隨機數 ;
- randn(m, n, 'double') 生成指定精度的 , m 行 , n 列 , 標準正態分布的偽隨機數 ;
- randn(RandStream, m, n) 使用 RandStream 作為隨機種子 , 生成 m 行 , n 列 , 標準正態分布的偽隨機數 ;
3、randi 隨機數函數
randi 隨機數函數 :
作用 : 生成 均勻分布 的偽隨機整數 ;
語法 :
- rand(iMax) , 生成 ( 0 , iMax ) 開區間內 , 均勻分布 的偽隨機整數 ;
- rand(iMax, m, n) , 生成 ( 0 , iMax ) 開區間內 , m 行 , n 列 , 均勻分布 的偽隨機整數 ;
- rand([iMin, iMax], m, n) , 生成 ( iMin , iMax ) 開區間內 , m 行 , n 列 , 均勻分布 的偽隨機整數 ;
三、生成矩陣
1、生成 0 矩陣
使用 zeros 函數生成 0 矩陣 ;
% 生成 0 矩陣 , 最后一個 3 代表 3 維矩陣 % 開始的 3 和 2 分別代表 3 行 2 列 E = zeros(3, 2, 3)執行結果 :
2、生成隨機矩陣
使用 rand , randi , randn 生成不同分布 , 不同取值類型 , 不同區間的隨機矩陣 ;
% 生成 0 矩陣 , 最后一個 3 代表 3 維矩陣 % 開始的 3 和 2 分別代表 3 行 2 列 E = zeros(3, 2, 3)% 隨機生成均勻分布的隨機數, 0 ~ 1 區間中 E(:,:,1) = rand(3, 2)% 隨機生成均勻分布的隨機整數, 0 ~ 20 開區間中 E(:,:,2) = randi(20, 3, 2)% 隨機生成正太分布的隨機數, 0 ~ 1 區間中 E(:,:,3) = randn(3, 2)執行結果 :
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【MATLAB】数据类型 ( 矩阵 | 随机数函数 | 生成矩阵 )的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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