matlab函数分类整理Word文档格式.docx

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lcm（x,y）：

整数x和y的最小公倍数

exp（x）：

自然指数

pow2（x）：

2的指数

log（x）：

以e为底的对数，即自然对数

log2（x）：

以2为底的对数

log10（x）：

以10为底的对数

===============================================

三角函数

sin（x）：

正弦函数

cos（x）：

馀弦函数

tan（x）：

正切函数

asin（x）：

反正弦函数

acos（x）：

反馀弦函数

atan（x）：

反正切函数

atan2（x,y）：

四象限的反正切函数

sinh（x）：

超越正弦函数

cosh（x）：

超越馀弦函数

tanh（x）：

超越正切函数

asinh（x）：

反超越正弦函数

acosh（x）：

反超越馀弦函数

atanh（x）：

反超越正切函数

====================================================

向量函数有：

min（x）:

向量x的元素的最小值

max（x）:

向量x的元素的最大值

mean（x）:

向量x的元素的平均值

median（x）:

向量x的元素的中位数

std（x）:

向量x的元素的标准差

diff（x）:

向量x的相邻元素的差

sort（x）:

对向量x的元素进行排序（Sorting）

length（x）:

向量x的元素个数

norm（x）:

向量x的欧氏（Euclidean）长度

sum（x）:

向量x的元素总和

prod（x）:

向量x的元素总乘积

cumsum（x）:

向量x的累计元素总和

cumprod（x）:

向量x的累计元素总乘积

dot（x,y）:

向量x和y的内积

cross（x,y）:

向量x和y的外积

（大部份的向量函数也可适用於矩阵）

查询命令

help：

用来查询已知命令的用法。

例如已知inv是用来计算反矩阵，键入helpinv即可得知有关inv命令的用法。

（键入helphelp则显示help的用法，请试看看！

）

lookfor：

用来寻找未知的命令。

例如要寻找计算反矩阵的命令，可键入

lookforinverse，MATLAB即会列出所有和关键字inverse相关的指令。

=============================================

系统定义的常数。

i或j：

基本虚数单位（即）

eps：

系统的浮点（Floating-point）精确度

inf：

无限大，例如1/0

nan或NaN：

非数值（Notanumber），例如0/0

pi：

圆周率p（=3.1415926...）

realmax：

系统所能表示的最大数值

realmin：

系统所能表示的最小数值

nargin:

函数的输入引数个数

函数的输出引数个数

基本绘图函数

plot:

x轴和y轴均为线性刻度（Linearscale）

loglog:

x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmicscale）

semilogx:

x轴为对数刻度，y轴为线性刻度

semilogy:

x轴为线性刻度，y轴为对数刻度

plot（x,sin（x）,'

co'

x,cos（x）,'

g*'

）;

plot绘图函数的参数含义

字元

颜色字元

图线型态

黄色.

点

黑色o

圆

白色x

蓝色+

绿色*

红色-

实线

亮青色:

点线

锰紫色-.

点虚线

虚线

可用axis（[xmin,xmax,ymin,ymax]）函数来调整图轴的范围：

如axis（[0,6,-1.2,1.2]）;

注解与处理：

xlabel（'

InputValue'

%x轴注解

ylabel（'

FunctionValue'

%y轴注解

title（'

TwoTrigonometricFunctions'

%图形标题

legend（'

y=sin（x）'

y=cos（x）'

%图形注解

gridon;

%显示格线

我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中：

subplot（2,2,1）;

plot（x,sin（x））;

subplot（2,2,2）;

plot（x,cos（x））;

subplot（2,2,3）;

plot（x,sinh（x））;

subplot（2,2,4）;

plot（x,cosh（x））;

其他各种二维绘图函数（了解）

bar

长条图

errorbar

图形加上误差范围

fplot

较精确的函数图形

polar

极座标图

hist

累计图

rose

极座标累计图

stairs

阶梯图

stem

针状图

fill

实心图

feather

羽毛图

compass

罗盘图

quiver

向量场图

以下我们针对每个函数举例。

（了解）

当资料点数量不多时，长条图是很适合的表示方式：

closeall;

%关闭所有的图形视窗

x=1:

10;

y=rand（size（x））;

bar（x,y）;

如果已知资料的误差量，就可用errorbar来表示。

下例以单位标准差来做

资料的误差量：

x=linspace（0,2*pi,30）;

y=sin（x）;

e=std（y）*ones（size（x））;

errorbar（x,y,e）

对於变化剧烈的函数，可用fplot来进行较精确的绘图，会对剧烈变化处进

行较密集的取样，如下例：

fplot（'

sin（1/x）'

[0.020.2]）;

%[0.020.2]是绘图范围

若要产生极座标图形，可用polar：

theta=linspace（0,2*pi）;

r=cos（4*theta）;

polar（theta,r）;

对於大量的资料，我们可用hist来显示资料的分　情况和统计特性。

下面几个命令可用来验证randn产生的高斯乱数分：

x=randn（5000,1）;

%产生5000个?

=0，?

=1的高斯乱数

hist（x,20）;

%20代表长条的个数

rose和hist很接近，只不过是将资料大小视为角度，资料个数视为距离x=randn（1000,1）;

rose（x）;

stairs可画出阶梯图：

x=linspace（0,10,50）;

y=sin（x）.*exp（-x/3）;

stairs（x,y）;

stems可产生针状图，常被用来绘制数位讯号：

stem（x,y）;

stairs将资料点视为多边行顶点，并将此多边行涂上颜色：

fill（x,y,'

为蓝色

feather将每一个资料点视复数，并以箭号画出：

theta=linspace（0,2*pi,20）;

z=cos（theta）+i*sin（theta）;

feather（z）;

compass和feather很接近，只是每个箭号的起点都在圆点：

compass（z）;

3.基本XYZ立体绘图命令

mesh和surf是三度空间立体绘图的基本命令，mesh可画出立体网状图，surf则可画出立体曲面图，两者产生的图形都会依高度而有不同颜色。

下列命令可画出由函数形成的立体网状图:

x=linspace（-2,2,25）;

%在x轴上取25点

y=linspace（-2,2,25）;

%在y轴上取25点

[xx,yy]=meshgrid（x,y）;

%xx和yy都是21x21的矩阵

zz=xx.*exp（-xx.^2-yy.^2）;

%计算函数值，zz也是21x21的矩阵

mesh（xx,yy,zz）;

%画出立体网状图

surf和mesh的用法类似：

surf（xx,yy,zz）;

%画出立体曲面图

为了方便测试立体绘图，MATLAB提供了一个peaks函数，可产生一个凹凸有致的曲面，包含了三个局部极大点及三个局部极小点，其方程式为：

要画出此函数的最快方法即是直接键入peaks：

peaks

z=3*（1-x）.^2.*exp（-（x.^2）-（y+1）.^2）...

-10*（x/5-x.^3-y.^5）.*exp（-x.^2-y.^2）...

-1/3*exp（-（x+1）.^2-y.^2）

我们亦可对peaks函数取点，再以各种不同方法进行绘图。