>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9],B=[1,2;3,4] A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B = 1 2 3 4 >> [rA,cA]=size(A); %得到A大小 >> [rB,cB]=size(B); >> C=zeros(max(rA,rB),max(cA,cB));%得到A和B最大的行列 >> C(1:rA,1:cA)=A;%把C填充为A %在下面进行加减乘除 >> C(1:rB,1:cB)=C(

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7275278.html [3]矩阵加减:现在的位置 [4]矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html [5]矩阵化简:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/746

原文:Matlab随笔之矩阵入门知识 直接输入法创建矩阵 – 矩阵的所有元素必须放在方括号“[ ]”内: – 矩阵列元素之间必须用逗号“,”或空格隔开,每行必须用“;”隔开 – 矩阵元素可以是任何不含未定义变量的表达式.可以是实数,或者是复数. – 例a=[1,2;3,4] 或 a=[2 1+3j;sqrt(4) 5] 创建基本矩阵的函数 – 空阵 [ ] — matlab允许输入空阵,当一项操作无结果时,返回空阵 – ones(N,M) —全部元素都为1的矩阵 – zeros(N,M) —全部

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

数组创建 要创建每行包含四个元素的数组,请使用逗号 (,) 或空格分隔各元素. a = [1 2 3 4] a = 1×4 1 2 3 4 这种数组为行向量. 要创建包含多行的矩阵,请使用分号分隔各行. a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10] a = 3×3 1 2 3 4 5 6 7 8 10 创建矩阵的另一种方法是使用 ones.zeros 或 rand 等函数.例如,创建一个由零组成的 5×1 列向量. z = zeros(5,1) z = 5×1 0 0 0 0 0 矩阵和

Google TPU 揭密 转自:https://mp.weixin.qq.com/s/Kf_L4u7JRxJ8kF3Pi8M5iw Google TPU(Tensor Processing Unit)问世之后,大家一直在猜测它的架构和性能.Google的论文“In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit”让我们有机会一探究竟. 首先让我们看看摘要: Many architects believe that majo

将矩阵输出到txt文件中的方法,遍寻网络,始见真经!!! fid=fopen('C:Documents and Settingscleantotal.ped','wt');%写入文件路径 matrix=input_mattrix                        %input_matrix为待输出矩阵        [m,n]=size(matrix);       for i=1:1:m          for j=1:1:n             if j==n       

生成网格矩阵,并且根据条件筛选,重新赋值为0,1二值图像 clear all;close all; %生成二值图 index= randperm(2500,1000); %生成10个不重复随机指标 Z= ones(50,50); %默认白底 Z(index) = 0; %随机指标处黑底 imagesc(Z); cmap = [0 0 0;1 1 1]; %自定义一个colormap colormap(cmap); axis square; 方法1 n=5;%方阵行列数 c=10;%填充c个方格

用 find 命令仅仅是找到元素的序号. 这里使用sum 直接选取数组中的元素然后进行加和: a=[ ; ; ; ]; b=sum(a(a>=));

A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],每行之间用分号隔开 也可以用循环控制输入 n=input('请输入矩阵阶数:') for i=1:n     for j=1:n         a(i,j)=input('请输入矩阵元素:');     end end a

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. 在绘制曲线时,通常需要在某些特殊的位置,比如最大值或者最小值处将X,Y轴对应的参考线绘制出来,下面

行和 sum(a, 2) 列和 sum(a) 所有元素之和 sum(sum(a)) 某一列元素之和 sum(a(:,1)) %a矩阵的第一列之和 某一行元素之和 sum(a(1,:)) %a矩阵的第一行之和

题目 A = {'abcd','efgh','ijkl'; 'bd3','skge','zxe2'}:怎样查找A中字符串的是否含有字符串"bd3",如有返回字符串所在的行号和列号. 解决办法 使用 strcmp(A,'YourKeyString') >> A = {'abcd','efgh','ijkl'; 'bd3','skge','zxe2'}[i,j] = find(strcmp(A, 'bd3')) A =     'abcd'    'efgh'    'ijkl

一.问题描述 [1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0] 每两位3转换为一个十进制数,共5列,那么转换后是ceil(5/3)=2列. [7 1 6 1 1 2] 二.问题分析 1.每八个字符划分为一个十进制,nwords=ceil(size(b,2)/8) 2.按列处理每行的字符,只不过1到8是一组,为第一列:9到17是二组,为第2列. cb = zeros([size(b,1),nwords],'uint8') for(j=1:size(b,2)) { w = ceil(j

三种统计方法: A=ceil(rand(,)*); a=; %第一种 sum(A(:)==a): %第二种 length(find(A==a); %第三种 logical=(A=a); sum(logical(:));

function [m,n] = stamatrix(a) %网上找到的方法,感觉很巧妙 x=a(:); x=sort(x); d=diff([x;max(x)+1]); count = diff(find([1;d]));%列出每个元素出现的个数 m = x(find(d));%列出a中出现的元素 n = count; end clc; clear; a = [1:4;5:8;2 1 2 2;2 3 4 98] [m,n] = stamatrix(a); disp('b的第一行是a中的元素:b

题目描述 A string tt is called nice if a string "2017" occurs in tt as a subsequence but a string "2016" doesn't occur in tt as a subsequence. For example, strings "203434107" and "9220617" are nice, while strings "

Numpy Numpy基本数据结构 np.array()函数接受一个多维list,返回对应纬度的矩阵 vector = np.array([1, 2, 3, 4]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 特殊矩阵: np.zeros((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全零矩阵,要求传入的是一个元组,存储各个维度上的尺寸. np.ones((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全一矩阵,要求