备战数学建模1——MATLAB矩阵,二维图、三维图!(超级全面易懂)
目录
- 一、矩阵超级基础的内容
- 1.创建一个1行6列的矩阵
- 2.对矩阵中每个元素都加3
- 3.plot函数作图。
- 4.多维矩阵与常见运算
- 5.矩阵乘法,和矩阵点乘
- 6.使用矩阵A对方程A*x= b求解
- 7.Matlab的迁就补全(标量非标量,不同维度)
- 二、Matlab四种常见二维图
- 1.线图
- 2.条形图
- 3.极坐标图
- 4.散点图
- 三、Matlab三维图
- 1.三维曲面图
- 2.画子图(几个图画在一张画布上)
一、矩阵超级基础的内容
1.创建一个1行6列的矩阵
a =[1 2 3 8 7 4]
2.对矩阵中每个元素都加3
(线代里面只有和规格的才能加减)
在Matlab里面,如果一个操作数是标量,而另一个操作数不是标量,MATLAB会将该标量隐式扩展到与另一个操作数具有相同的大小
b=a+3
结果:
a =1 2 3 8 7 4
b =4 5 6 11 10 7
3.plot函数作图。
以索引为横坐标。索引就是该数字在矩阵里是"第几个"
plot(b)
grid on
grid on 是添加网格线的意思
索引为横坐标,数组的值就是函数的纵坐标值
4.多维矩阵与常见运算
以空格或逗号分隔同一行元素, 分号分隔各行
常见运算:转置、取逆、求特征值和特征向量
A = [3 2 1;2 4 1;3 9 2]
B = A' %求转置矩阵[D,V] = eig(A) %特征值 特征向量
E = inv(A) %求逆矩阵
F = A*E %验证结果是否为单位矩阵
结果:
A =3 2 12 4 13 9 2
B =3 2 32 4 91 1 2
D =-0.3534 -0.5691 -0.2508-0.4152 0.1144 -0.1181-0.8383 0.8143 0.9608
V =7.7217 0 00 1.1673 00 0 0.1109
E =-1.0000 5.0000 -2.0000-1.0000 3.0000 -1.00006.0000 -21.0000 8.0000
F =1 0 00 1 00 0 1
5.矩阵乘法,和矩阵点乘
C =A*B %矩阵乘法
D = A.*B %矩阵点乘,即对应元素相乘
结果:
C =14 15 2915 21 4429 44 94
D =9 4 34 16 93 9 4
6.使用矩阵A对方程A*x= b求解
方法是使用\ (反斜杠)运算符,即A的逆矩阵乘以矩阵b
b =[1;3;5]
x = A\b
A
%验证一下
t = A*x-b %结果应该为0
结果如下:
b =135
x =43-17
A =3 2 12 4 13 9 2
t =000
7.Matlab的迁就补全(标量非标量,不同维度)
在Matlab里面,如果一个操作数是标量,而另一个操作数不是标量,MATLAB会将该标量隐式扩展到与另一个操作数具有相同的大小
H = [1 1 1; 2 2 2;3 3 3]
K = 4L = K*H %运算时,K变为3X3的对角矩阵,对角线上都是4
M = K+H %运算时,K编程3X3的矩阵,每个元素都是4
结果:1.得到 4乘以每一个元素;2得到4加上每一个元素
L =4 4 48 8 812 12 12
M =5 5 56 6 67 7 7
不同维度的行向量和列向量相加
N = [1 2 3 4]
P =[5;6;7]
Q = N+P
结果:
N =1 2 3 4
P =567
Q =6 7 8 97 8 9 108 9 10 11
一般不要进行这种不同维度的矩阵运算!
二、Matlab四种常见二维图
1.线图
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