本节源代码：https://github.com/Terrylearning/Matlab_study/blob/master/command.m

这一节，常用矩阵及向量操作命令将被介绍，更多高级命令请使用命令help查寻，内容如下：

cat连接数组

>> %cat 连接数组A = [1 2; 3 4]B = [4 5; 6 7]​%cat(2, A, B)相当于[A, B];按行连接cat(2,A,B)%cat(1, A, B)相当于[A; B].按列连接cat(1,A,B)​A =​ 1 2 3 4​​B =​ 4 5 6 7​​ans =​ 1 2 4 5 3 4 6 7​​ans =​ 1 2 3 4 4 5 6 7

find查找非零元素的索引或满足某条件值

>> A = [0 1 0 2 3] %向量情况find(A)​A =​ 0 1 0 2 3​​ans =​ 2 4 5 >> find(A,2) % 返回前2个非0结果​ans =​ 2 4 >> A = [1,0;0 3] % 矩阵情况，结果为逐列将A的元素进行排序[1 0 0 3],所以结果为 1 4​A =​ 1 0 0 3​>> find(A)​ans =​ 1 4  >> A = [0 1 2 3 4 5]find(A>2) % 查找满足某一条件情况​A =​ 0 1 2 3 4 5​​ans =​ 4 5 6

length计算元素数量

>> % length 计算元素数量A = [1 2 3]length(A)B = [1 2 3;3 4 5]length(B) %length(a)表示矩阵a的最大的长度，即max(size(a)) 等于3，因为2和3中最大是3；​A =​ 1 2 3​​ans =​ 3​​B =​ 1 2 3 3 4 5​​ans =​ 3

linspace创建规则间隔的向量

>> %linspace 创建向量 用法:linspace(a,b,N) 等同于 [a:(b-a)/N:b]linspace(1,10,5)[1:2.25:10]​ans =​ 1.0000 3.2500 5.5000 7.7500 10.0000​​ans =​ 1.0000 3.2500 5.5000 7.7500 10.0000​

logspace创建对数间隔向量

%logspace 创建向量 %用法1.logspace(X1,X2)，即在10^X1-10^X2范围内等距产生50个行向量； %2.logspace(X1,X2,N)，即在10^X1-10^X2范围内等距产生N个行向量。>> logspace(1,10)logspace(1,10,10)​ans =​ 1.0e+10 *​ Columns 1 through 5​ 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000​ Columns 6 through 10​ 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000​ Columns 11 through 15​ 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000​ Columns 16 through 20​ 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000​ Columns 21 through 25​ 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000​ Columns 26 through 30​ 0.0000 0.0001 0.0001 0.0001 0.0002​ Columns 31 through 35​ 0.0003 0.0005 0.0008 0.0012 0.0018​ Columns 36 through 40​ 0.0027 0.0041 0.0063 0.0095 0.0146​ Columns 41 through 45​ 0.0222 0.0339 0.0518 0.0791 0.1207​ Columns 46 through 50​ 0.1842 0.2812 0.4292 0.6551 1.0000​​ans =​ 1.0e+10 *​ Columns 1 through 5​ 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000​ Columns 6 through 10​ 0.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000​

max返回最大的元素

>> %C = max(A) 返回一个数组各不同维中的最大元素。%[Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。%如果A是一个向量，max(A)返回A中的最大元素。%如果A是一个矩阵，max(A)将A的每一列作为一个向量，返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。​A = [1 3 5; 3 9 0; 9 2 1]max(A)[Y,I] = max(A)​A =​ 1 3 5 3 9 0 9 2 1​​ans =​ 9 9 5​​Y =​ 9 9 5​​I =​ 3 2 1

min返回最小的元素(与max操作一样)

prod返回列向量的乘积

>> %B = prod(A)；将A矩阵不同维的元素的乘积返回到矩阵B。%若A为向量，返回的是其所有元素的积；%若A为矩阵，返回的是按列向量的所有元素的积，然后组成一行向量。A = [1 2 3]prod(A)A = [1 2 3; 4 5 6]prod(A)​A =​ 1 2 3​​ans =​ 6​​A =​ 1 2 3 4 5 6​​ans =​ 4 10 18

reshape改变大小

%reshape 元素相同情况下，对A逐列扫描，对B逐列填充>> A = [1 2 3; 2 3 4; 3 4 5; 6 7 8; 1 2 3 ]​A =​ 1 2 3 2 3 4 3 4 5 6 7 8 1 2 3​>> size(A)​ans =​ 5 3​>> reshape(A,3,5)​ans =​ 1 6 3 2 5 2 1 4 3 8 3 2 7 4 3

size计算数组大小

>> %size 获取矩阵的行数和列数 注：length()=max(size()).A = [1 2 3]size(A)A = [1 2 3 ; 2 3 4]size(A)​A =​ 1 2 3​​ans =​ 1 3​​A =​ 1 2 3 2 3 4​​ans =​ 2 3

sort对每列进行排序

%sort 默认情况下，对向量或矩阵(案列)进行升序排序>> A = [1 2 3]sort(A)A = [1 2 3 ; 3 4 1]sort(A)​A =​ 1 2 3​​ans =​ 1 2 3​​A =​ 1 2 3 3 4 1​​ans =​ 1 2 1 3 4 3 >> sort(A,2))% 对行向量排序​ans =​ 1 2 3 1 3 4

sum对每列进行求和

>> % sum 默认情况下，计算行向量的累加结果A = [1 2 3]sum(A) % 默认按行向量​A =​ 1 2 3​​ans =​ 6>> sum(A,2) % 按行向量​ans =​ 6>> sum(A,1) % 按列向量​ans =​ 1 2 3

eye创建一个单位矩阵

>> %Y = eye(n)：返回n*n单位矩阵；%Y = eye(m,n)：返回m*n单位矩阵；eye(3)​ans =​ 1 0 0 0 1 0 0 0 1>> eye(3,4)​ans =​ 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0

ones创建一个数组

>> %ones的作用是产生全1矩阵，ones(N)是产生一个N*N的全1矩阵 ones(3) ​ans =​ 1 1 1 1 1 1 1 1 1​>> ones(3,2)​ans =​ 1 1 1 1 1 1

zeros创建一个零的数组

>> %zeros的作用是产生全0矩阵，zeors(N)是产生一个N*N的全0矩阵 zeros(3)​ans =​ 0 0 0 0 0 0 0 0 0>> zeros(2,4)​ans =​ 0 0 0 0 0 0 0 0

real计算复数的实数部分

>> %real 计算复数实数部分 A = 1 - 2i real(A)​A =​ 1.0000 - 2.0000i​​ans =​ 1

imag计算复数虚数部分

>> %imag 计算复数虚数部分 A = 1 - 2i imag(A)​A =​ 1.0000 - 2.0000i​​ans =​ -2

abs计算绝对值或者对复数求模(复数实部与虚部的平方和的算术平方根:abs(X) =sqrt(real(X).^2 + imag(X).^2))

>> %abs 计算绝对值或者对复数求模 A = -3 abs(A)​A =​ -3​​ans =​ 3 >> A = [1 -2] abs(A)​A =​ 1 -2​​ans =​ 1 2 >> A = 1 - 2i abs(A)​A =​ 1.0000 - 2.0000i​​ans =​ 2.2361

rand生成均匀分布随机数

​>> % rand 生成均匀分布随机数 % rand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵 % rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵rand(3)​ans =​ 0.8147 0.9134 0.2785 0.9058 0.6324 0.5469 0.1270 0.0975 0.9575>> rand(3,4)​ans =​ 0.9649 0.9572 0.1419 0.7922 0.1576 0.4854 0.4218 0.9595 0.9706 0.8003 0.9157 0.6557​

randn生成标准正态分布随机数，用法与rand一致