形成的曲面网线图。
16、请在同一窗口画出两条曲线，y1＝sin（x）,y2=cos（x），要求添加网格线，x轴标注IndependentVariableX，y轴标注DependentVariableY1＆Y2，标注标题SineandCosineCurve，在（1.5，0.3）处标注cos（x），坐标轴设定在x轴[0，2Π]，y轴[-0.9，0.9]。
答案
1、>>A=[234;541;132];
>>U=[123]';
>>X=A\U
X=
-0.8148
1.6667
-0.5926
2、
>>t=[00.30.81.11.62.3]';
>>y=[0.820.720.630.600.550.50]';
>>E=[ones（size（t））exp（-t）];
>>C=E\y
C=
0.4760
0.3413
>>x=0:
0.01:
2.5;
>>z=0.4760+0.3413*exp（-x）;
>>plot（t,y,'O',x,z,'r:
'）
3、
>>A=[3105;0-673;0430;2-126];
>>Y=[2478]';
>>X=A\Y
X=
-4.8247
1.3944
0.4741
3.0159
4、
>>t=[12345678910]';
>>y=[4.8424.3623.7543.3683.1693.0833.0343.0163.0123.005]';
>>E1=[ones（size（t））exp（-t）];
>>C=E1\y
C=
3.1621
5.1961
>>E2=[ones（size（t））t.*exp（-t）];
>>D=E2\y
D=
3.0039
5.0046
>>x=1:
0.01:
10;
>>y1=3.1621+5.1961*exp（-x）;
>>y2=3.0039+5.0046*x.*exp（-x）;
>>plot（t,y,'O',x,y1,'r:
',x,y2,'b-'）
>>p1=polyfit（t,y,2）
p1=
0.0411-0.63835.3937
>>p2=polyfit（t,y,3）
p2=
-0.00410.1085-0.94935.7443
>>y3=polyval（p1,x）;
>>y4=polyval（p2,x）;
>>plot（t,y,'O',x,y3,'r:
',x,y4,'b-'）
6、
>>t=[00.20.40.60.81.02.05.0]';
>>y=[1.01.511.882.132.292.402.60-4.00]';
>>p=polyfit（t,y,4）
p=
-0.09930.7935-2.28412.98820.9995
>>E=[ones（size（t））exp（-t）];
>>C=E\y
C=
-0.0565
2.5674
>>x=0:
0.001:
5;
>>y1=-0.0565+2.5674*exp（-x）;
>>y2=polyval（p,x）;
>>plot（t,y,'O',x,y1,'r:
',x,y2,'b-'）
7、
•001functioncompare_interp（）
•002%COMPARE_INTERP不同插值运算的比较
•003
•004%原始数据
•005[x,y]=meshgrid（-3:
1:
3）;
•006z=peaks（x,y）;
•007figure
（1）;clf
•008surfc（x,y,z）;
•009title（'原始数据'）
•010%进行插值运算
•011[xi,yi]=meshgrid（-3:
0.25:
3）;
•012zi1=interp2（x,y,z,xi,yi,'nearest'）;
•013zi2=interp2（x,y,z,xi,yi,'linear'）;
•014zi3=interp2（x,y,z,xi,yi,'cubic'）;
•015zi4=interp2（x,y,z,xi,yi,'spline'）;
•016%通过可视化结果比较
•017figure
（2）
•018subplot（2,2,1）;surf（xi,yi,zi1）;
•019title（'二维插值-''nearest'''）
•020subplot（2,2,2）;surf（xi,yi,zi2）;
•021title（'二维插值-''linear'''）
•022subplot（2,2,3）;surf（xi,yi,zi3）
•023title（'二维插值-''cubic'''）
•024subplot（2,2,4）;surf（xi,yi,zi4）
•025title（'二维插值-''spline'''）
•026%可视化结果
•027figure（3）
•028subplot（2,2,1）;contour（xi,yi,zi1）
•029title（'二维插值-''nearest'''）
•030subplot（2,2,2）;contour（xi,yi,zi2）
•031title（'二维插值-''linear'''）
•032subplot（2,2,3）;contour（xi,yi,zi3）
•033title（'二维插值-''cubic'''）
•034subplot（2,2,4）;contour（xi,yi,zi4）
•035title（'二维插值-''spline''''）
•
8、
>>x=-pi:
pi/4:
pi;
>>y1=sin（x）;
>>y2=cos（x）;
>>y3=sinh（x）;
>>y4=cosh（x）;
>>plot（x,y1,'rO:
',x,y2,'b*-',x,y3,'gs--',x,y4,'k^-.'）
9、
>>X=[19.322.151.6;34.270.382.4;61.482.990.8;50.554.959.1;29.439.347];
>>x=sum（X）
x=
194.8000269.5000330.9000
>>explode=[001];
>>pie（x,explode）
10、
>>t=[00.30.81.11.62.3]';
>>y=[0.50.821.141.251.351.40]';
>>E=[ones（size（t））exp（-t）t.*exp（-t）]
E=
1.00001.00000
1.00000.74080.2222
1.00000.44930.3595
1.00000.33290.3662
1.00000.20190.3230
1.00000.10030.2306
>>A=E\y
A=
1.3974
-0.8988
0.4097
>>x=0:
0.01:
2.5;
>>Y=1.3974-0.8988*exp（-x）+0.4097*x.*exp（-x）;
>>plot（t,y,'O',x,Y,'r-'）
11、
A=struct（'name',{'江明顺','于越忠','邓拓'},'NO',{'071023','060134','050839'}）;
A
（1）.level=struct（'height','176','weight','82'）
A=
1x3structarraywithfields:
name
NO
level
>>A
（2）.level=struct（'height','168','weight','74'）
A=
1x3structarraywithfields:
name
NO
level
>>A（3）.level=struct（'height','182','weight','77'）
A=
1x3structarraywithfields:
name
NO
level
12、
>>B=cell（1,2）;
>>B{1,1}=struct（'date','2007/06/04','billing',[125.7389.3;254.9538.5]）
B=
[1x1struct][]
>>B{1,2}=struct（'name','maggie','profession','teacher','hobby','dance'）
B=
[1x1struct][1x1struct]
>>cellplot（B）
13、
>>year=1990:
2:
2010;
>>product=[75.99591.972105.711123.203131.669150.697179.323203.212226.505249.633256.344];
>>p1999=interp1（year,product,1999,’spline’）
>>x=1990:
1:
2010;
>>y=interp1（year,product,x,'spline'）;
>>plot（year,product,'*',x,y）
14、
>>X=[2.55.07.510.013.017.020.030.040.050.060.070.0];
>>Y=[0.290.560.771.051.361.522.002.272.813.053.253.56];（
>>P=polyfit（X,Y,3）;
>>x=2.5:
0.1:
70;
>>y=polyval（P,x）
>>plot（X,Y,’O’,x,y）
>>girdon
15、
>>clear
>>x=-2:
0.2:
2;
>>y=-2:
0.2:
2;
>>[X,Y]=meshgrid（x,y）;
>>Z=X.*exp（-X.^2-Y.^2）;
>>mesh（X,Y,Z）
16、
》x=0:
pi/10:
2*pi;
》y1=sin（x）;
》y2=cos（x）;
》plot（x,y1,x,y2） ;
》gridon
》xlabel（‘IndependentVariableX’）;
》ylabel（‘DependentVariableY1＆Y2’）;
》title（‘SineandCosineCurve’）
》text（1.5,0.3,’cos（x）’）;
》axis（[02*pi-0.90.9]）
复习要点
矩阵产生和操作
一.diag对角矩阵和矩阵的对角化
1.x=diag（v）产生v的元素处于主对角线的对角方阵，v为n元向量。
x=diag（[123]）x=100
020
003
2.x=diag（v,k）k表示v的元素处在第k条对角线上
k=0主对角线y=diag（[123],1）
k>0主对角线上y=0100
k<0主对角线下0020
.0003
.0000
3.v=diag（x,k）x为矩阵，v为列向量，x的第k条对角线上的元素
z=944v=diag（z）v=diag（z,-1）
2809
678v=8v=2
87
二.reshape阵列重新排列
B=reshape（A,m,n）把A重新排成m×n的矩阵B
△矩阵元素是按列存储的
A=9684D=reshape（A,4,2）D=98
247027
64
40
三.rot90矩阵旋转90o（反时针）
rot90（A,k）将A反时针旋转k*90o
A=537B1=rot90（A）区别于A'B2=A'
723B1=735B2=574
425322322
574735
B3=rot90（A,3）B3=475
223
537
四.fliplr左右翻转---列
A=9684B=fliplr（A）
2470B=4869
0742
五.flipud上下翻转---行
B=flipud（A）B=2470
9684
六.tril下三角阵
L=tril（x,k）B1=tril（A,1）
A=9684B1=9600
24702470
七.triu上三角阵
L=triu（x,k）
B2=triu（A,1）B2=0684
0070
八.cat阵列连接C=cat（dim,A,B）
将A,B在dim维连接起来
G=cat（1,B1,B2）G=9600
2470
0684
0070
九.repmat复制并平铺阵列
1.B=repmat（A,m,n）A为矩阵，将A平铺成m×n格式
A=[12;34]B=repmat（A,2,3）B=AAA
AAA
2.B=repmat（A,2,3）A为标量B=repmat（5,2,3）B=555
555
十．Meshigrid
[X,Y]=meshgrid（1:
4,1:
4）
X=
1234
1234
1234
1234
Y=
1111
2222
3333
4444
矩阵逻辑运算
1.all—矩阵所有元素是否非零
有1个或多个0→0
A为向量
All（A）
A为矩阵—按列
a=[12;04]b=au（0）b=01
2.any—测试任意非零值
只要有不是0→1
B=any（A）
所有都为0→0
a=[120;400;050]any（a）ans=110
3.find—查找非零元素的值和下标k=find（x）—阵列中
[i,j]=find（x）—矩阵中[i,j,v]=find（x）—v为值,可得
v值的列
a=zeros（5,20）;
a（3,7）=0.5;i=3j=7v=0.5000
a（4,15）=-0.4;415-0.4000
[i,j,v]=find（a）;
4.exist:
检查给定变量或文件是否存在
a=exist（'item'）
ident=exist（'item',kind）
5.is*检测状态
A=one（3,3）;s='ad3fi'
A（:
:
）=[];isletter
isempty（A）;ans=11011
ans=1
6.logical—数值转变成逻辑值
logical（A）返回能够用于逻辑索引或逻辑测试的数组。
A=logical（eye（3））
A=100B=rand（3）B=0.44470.92180.4057
0100.61540.73820.9355
0010.79190.17630.9169
B（A）
ans=0.4447
0.7382
0.9109
字符串部分
字符串的比较
三种情况：
1.比较两个字符串或两个字符串的一部分是否相等
2.逐个比较两个字符串中的字符，判别是否相等
3.对字符串中的每一个元素进行分类判别是字符还是空格
一．比较两个字符串strcmp
strcmp判别两个字符串是否相等
strncmp判别两个字符的前n个字符是否相等。
Strncmp
Eg:
str1=‘hello’
str2=‘help’
strcmp（str1,str2）
ans=0
strcmp（str1,str2,3）
ans=1
这两个函数还可以比较两个字符串的单元数组。
Eg:
A={‘pizza’;‘chips’;‘candy’;‘cake’;‘beer’};
B={‘pizza’;‘chololate’;‘pretzels’;‘beef’;‘beer’};
strcmp（A,B）strcmp（A,B,1）strncmp（A,B,4）
ans=1ans=1ans=1
010
000
000
1.11
二．用运算符比较字符串
“==”比较两个字符串中对应字符是否相同
A=‘fate’;
B=‘cake’;
A==B
ans=0101
“~=”表示不等于
A~=B
ans=1010
三．字符串中字符的分类
isletter是否为字母isspace是否为空格或制表符
mystring=‘Room401’;
A=isletter（mystring）;
A=11110000
B=isspace（mystring）
B=00001000
对二维数组也可以
Eg:
A=[‘12A’;’13B’];
L=isletter（A）S=isspace（A）
L=0001S=0100
00010010
对单元矩阵形式的字符串，不能直接应用这两个函数。
但可以对指定的单元进行判别。
Eg:
strcell={‘piza’;‘chis’;‘cany’;‘cake’;‘er’};
LL=isletter（strcell{1}）;
LL=11011
SS=isspace（strcell{2}）
SS=00010
字符串的查找与替换
一.strrep可实现标准的查找与替换。
Eg:
label=‘sample1,10/28/95’;
newlabel=strrep（label,‘10/28/95’,‘12/20/1999’）;
newlabel=sample1,12/20/1999
二.findstr用于在字符串中查找指定的子串
找到一个子串返回开始位置
找到多个子串用一个矢量指出它们的位置
没找到返回[]
Eg:
position=findstr（‘1’,newlabel）;
position=81117
position=find（‘wa’,newlabel）;
position=[]
三.strtok先在字符串中查找分隔字符（如空格，‘/’，制表符等），然后返回第1个分隔符前的子串。
Eg:
first=strtok（label）;
first=sample
first=strtok（label,‘1’）
first=sample1,10
知识要点
MATLAB的特点
1.以复数矩阵作为基本编程单元,使操作变得轻而易举,矩阵不需定义。
2.语句简单,编程效率高,用数学语言编写比C,Basic,Fortran更加接近人们书写计算公式的思维方式。
MATLAB俗称演算纸式科学算法语
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