矩阵体操
首先,可以复习一下向量、矩阵和索引的基础知识。
- 向量约定
- 矩阵约定
- 矩阵索引
一般而言,我们利用进行计算大概就是以下的步骤:
基本上,这个状态图描述了我们大部分时候利用Matlab来构造一个运算的过程。
矩阵定义
矩阵定义的两个基本元素是:类型和大小。
通过zeros
、ones
、eye
、rand
等函数可以定义不同性质的矩阵。
操作矩阵
通过+
、-
、*
、/
等运算符可以对矩阵进行操作。也可以通过.*
、./
、.^
等运算符对矩阵进行逐元素操作。
当我们把矩阵作为左值进行赋值,就可以改变部分元素的值。
从索引的角度来看,我们可以通过:
、end
两个符号来访问矩阵的部分元素就;逻辑索引也非常强大,对部分满足条件的元素进行赋值。
此外,矩阵还能通过各种函数进行过变换、组合。
访问矩阵
最终,通过矩阵索引我们可以访问矩阵的元素作为计算结果,或者输出在终端,或者绘制成图像。
例子
这个例子简直是……斯文丧尽,算了,就这个例子吧。
构造矩阵
那么首先,我们构造一个函数来生成这个矩阵:
function m = sumMatrix(varargin)
% 产生一个特殊2维矩阵
% 其中矩阵的元素为,矩阵下标的和减去一
% 1 2 3 4 5 6 ...
% 2 3 4 5 6 7 ...
% 3 4 5 6 7 8 ...
% 4 5 6 7 8 9 ...
% 5 6 7 8 9 ...
% 6 7 8 9 ...% 函数调用的参数,参考`zeros`, `ones`m = zeros(varargin{:});
sz = size(m(1:2));for i = 1:numel(m)[row, col] = ind2sub(sz, i);m(row, col) = row + col - 1;
end
这个函数的输入的参数和zeros
、ones
等函数一样。
我们从zeros
函数生成一个矩阵, 然后遍历矩阵的元素(numel
计算其元素个数),对每个元素,通过ind2sub
函数来计算矩阵的下标,然后计算矩阵的元素的值。
m i j = i + j − 1 , i = 1 , 2 , … , n 1 , j = 1 , 2 , … , n 2 m_{ij} = i + j - 1, \quad i = 1, 2, \ldots, n_1, \quad j = 1, 2, \ldots, n_2 mij=i+j−1,i=1,2,…,n1,j=1,2,…,n2
这是一个非常经典的Matlab遍历矩阵元素的方式。
操作矩阵
接下来是第二部,保留矩阵左上角的元素,其他元素置为0。
function mNew = leftUpper(m)
argumentsm (:, :)
endmNew = m;
sz = size(m);
n = numel(m);
for i = 1:n[row, col] = ind2sub(sz, i);% top-rightif col + row > sz(end) + 1 % if col + row > size(1) + 1 % left-bottommNew(row, col) = 0;end
end
此处增加了一点点新的东西,就是arguments
关键字,用来指定输入参数的类型。
同样,我们命名一个新的矩阵mNew
,然后遍历原矩阵的元素,如果元素的下标的和大于矩阵对角线下标和,就把这个元素置为0。
这里有一个很好玩的地方,就是在Matlab中,当我们使用mNew = m;
来定义一个新的矩阵时,并没有内存的拷贝发生,而是两个变量指向了同一个内存地址。
但是,当我们对mNew
进行赋值时,Matlab会自动为mNew
分配新的内存空间,这样就不会影响到m
的值。这个策略叫copy-on-write
。当然,我也不知道知道这个有什么用……
访问矩阵
最后一步,提取矩阵中感兴趣的函数,这里我们需要的是提取左上角 3 × 3 3\times 3 3×3 的矩阵。
function mSub = subMatrix(m, row, col)
% 返回矩阵的上左部分,由参数`row`和`col`指定行数和列数argumentsm (:, :) row (1,1) {mustBeInteger, mustBePositive, mustBeInSize(row, m, 1)}col (1,1) {mustBeInteger, mustBePositive, mustBeInSize(col, m, 2)}
endmSub = m(1:row, 1:col);function mustBeInSize(idx, matrix, dim)
if idx > size(matrix, dim)eid = 'Size:outsize';msg = sprintf("Index (%d) must be less or equal to last index (%d) in given dimesion (%d)", idx, size(matrix, dim), dim);throwAsCaller(MException(eid, msg));
end
你要问这个为什么要搞这么复杂……我肯定不会回答你的。
这里对于函数的参数,有了更加复杂的检查。我们使用arguments
关键字来指定输入参数的类型,然后使用mustBeInteger
、mustBePositive
等函数来检查输入参数的合法性。
甚至,这里我们定义了一个内部函数mustBeInSize
,用来检查输入参数的合法性,这个函数的输入参数是idx
、matrix
和dim
,分别是索引、矩阵和维度。确保给的行数和列数小于或等于矩阵对应维的长度。
测试
>> T1 = sumMatrix(4, 4)T1 =1 2 3 42 3 4 53 4 5 64 5 6 7>> T2 = leftUpper(T1)T2 =1 2 3 42 3 4 03 4 0 04 0 0 0>> T3 = subMatrix(T2, 3, 3)T3 =1 2 32 3 43 4 0
好吧,这个也太无聊了……
总结
- 矩阵的构造、操作和访问是Matlab的基本操作,也是每次计算的核心流程。
- 通过
zeros
、ones
、eye
、rand
等函数可以定义不同性质的矩阵。 - 通过
+
、-
、*
、/
等运算符可以对矩阵进行操作。也可以通过.*
、./
、.^
等运算符对矩阵进行逐元素操作。 - 通过
:
、end
两个符号来访问矩阵的部分元素就;逻辑索引也非常强大,对部分满足条件的元素进行赋值。 - 通过
arguments
关键字可以指定输入参数的类型,通过mustBeInteger
、mustBePositive
等函数来检查输入参数的合法性。 - 通过
copy-on-write
策略,Matlab可以减少内存的使用。 - 验证函数的输入参数的合法性,可以提高程序的稳定性。