MATLAB函数与神经网络工具箱.ppt
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1、MATLAB函数与神经网络工具箱,编者,Outline,1.MATLAB常用命令 2.矩阵生成和基本运算 3.数学函数 4.图形相关函数5.神经网络工具箱,1.MATLAB常用命令,1.MATLAB常用命令,1.MATLAB常用命令,1.MATLAB常用命令,my_func=sin my_m=magic(3)your_m=1,2;3,4 who whos clear my*whos a=magic(3)format hex format a,who,whos,clear,formatdoc imresizehelp sin,1.MATLAB常用命令,save/load:a=magic(3)sa
2、ve abc a clear a load abc a ls/dir ls*.m ls_s=ls;dir_s=dir what_s=what,pwd/addpath,sprintf,fprintf s=pwd addpath(s)w=what;s=sprintf(当前目录%s包含%d个M文件,pwd,length(w.m);s fprintf(当前目录%s 包含%d 个M文件,pwd,length(w.m),2.矩阵生成和基本运算,a=zeros(3,4,uint16)zeros:全零矩阵 class(a)a=magic(3)ones:全1矩阵 b=ones(size(a)a=magic(4)
3、magic:魔方矩阵 sum(a,2)sum(a,1)trace(a),2.矩阵生成和基本运算,eye(3)eye:单位矩阵 eye(3,2)rng(2);rng:设置随机数种子 a=rand(3,3)rand:0-1之间均匀分布的随机数 b=a*(100-10)+10 rng(2);a=rand(3,3),2.矩阵生成和基本运算,randn(seed,2)randn:(0,1)正态分布随机数 randn(2,3)rng(2,v4)rng:设置随机数种子 randn(2,3)randn(state,2)state randn(2,3)rng(2,v5normal)randn(2,3)a=1+r
4、andn(2,3)*10%均值为1,标准差为10的正态分布随机数,2.矩阵生成和基本运算,a=colon(1,0.5,10)N=length(a)b=linspace(1,10,N)colon(1,-1)%当ab,应采用colon(a,step,b)的形式,否则返回空矩阵,linspace函数用于产生线性等分向量,2.矩阵生成和基本运算,a=linspace(1,100,50);%a为线性等分向量 b=logspace(0,2,50);%b为对数等分向量 plot(a,a,o);%在线性坐标下绘制两者的示意图 hold on;plot(a,b,r+)legend(linspace,logspa
5、ce);title(线性坐标下)figure;%在对数坐标下绘制两者的示意图 semilogy(a,a,o);hold on;semilogy(a,b,r+)legend(linspace,logspace);title(对数坐标下),linspace和logspace的区别,2.矩阵生成和基本运算,randperm(10)%110整数的随机排列 perms(1:3)%向量1,2,3的所有排列,共有3*2*2=6种 rng(2)randi(6,3,3)rng(2)a=rand(3,3)*6 ceil(a),randperm 生成随机整数排列 randi:生成随机整数,2.矩阵生成和基本运算,r
6、ng(2);a=randi(9,3,4)range(a)range(a,2)range(a(:)rng(2);minmax(a)x=nndata(1;2,3,4)mm=minmax(x)mm1 mm2,range 向量的范围 minmax:向量的最大值和最小值,2.矩阵生成和基本运算,max(X,DIM):沿着DIM指定的维度计算X的最大值。min(X,DIM):沿着DIM指定的维度计算X的最小值。mean(X,DIM):沿着DIM指定的维度计算X的平均值。,最大值、最小值、平均值,a=1:15 a=reshape(a,3,5)max(a)min(a,2)min(a,2)mean(a,2),2
7、.矩阵生成和基本运算,维度相关,z=zeros(3,2,4);s=size(z)d1,d2=size(z)d1,d2,d3=size(z)z1=size(z,2)l=length(z)max(size(z),l=length(z(:,:,1)n=numel(z)prod(size(z)ndims(z)length(size(z),2.矩阵生成和基本运算,sum/prod,a=ones(2,3,2,uint8);s1=sum(a)s2=sum(a,2)whos a=single(a);s3=sum(a,native)whos prod(a)%对第一个维度求乘积 prod(a,2)%对第二个维度求



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