向量操作(Operation on Vectors)

构造向量(Constructing Vectors)

如果向量的元素是按顺序加上的,我们可以使用以下格式的括号来创建向量:

Vector = ( first number in the matrix : incremental value : last number in the vector ) \text{Vector} = (\text{first number in the matrix}: \text{incremental value}: \text{last number in the vector})

例如,如果我们想创建一个从 1 开始,以 3 为增量,直到 19 的向量,我们可以输入以下命令:

>> V = (1:3:19)

V =
     1     4     7    10    13    16    19

访问向量(Accessing Vector)

要访问向量中的值,只需要指定向量和数组的索引,从 1 到 n。

使用上面向量 V 的例子,访问向量 V 中第三个元素的命令如下:

>> V(3)

ans =
     7

我们可以通过输入开始索引和结束索引来访问多个元素。例如,如果我们需要访问第 3 个元素到第 6 个元素,可以输入如下命令:

>> V(3:6)

ans =
     7    10    13    16

查找长度(Finding Length)

我们还可以使用 length 函数来获取向量的长度。例如,我们可以知道向量 V 的长度。向量 V 有 7 个元素,因此结果应该是 7。

>> length(V)

ans =
     7

向量求和(Sum Vector)

我们可以使用 sum 函数计算向量的和,它通过将向量中所有数字相加得到值。例如,1 + 4 + 7 + 10 + 13 + 16 + 19。

>> sum(V)

ans =
    70

查找最大值和最小值(Finding Max and Min)

我们可以使用 minmax 函数分别找出向量中最小和最大的数字。

>> min(V)

ans =
     1

>> max(V)

ans =
     19

查找均值(Finding Mean)

mean 函数用于找出向量的中间值(均值)。

>> mean(V)

ans =
    10

查找平均值(Finding Average)

average 函数用于找出向量的平均值。

>> average(V)

ans =
    10

>> % 另一种计算平均值的方法
>> sum(V) / length(V)

ans =
    10

查找标准差(Finding Standard Deviation)

要计算标准差,需要使用 std 函数。标准差是度量一组值的变化或离散程度的一个指标。低标准差表示值趋于接近均值,而高标准差表示值分布更广泛。

>> std(V)

ans =
    6.4807

随机排列(Random Permutation)

有两种方法可以生成随机排列的向量:

a. randperm(N) 返回一个包含 1 到 N 整数的随机排列向量。

>> P = randperm(7)

ans =
     1     6     2     3     4     5     7

b. randperm(N, K) 返回一个包含从 1 到 N 中随机选择的 K 个唯一整数的行向量。

>> P = randperm(7, 5)

P =
     5     1     6     2     3

排序向量(Sorting Vector)

你可能需要对向量进行排序,可以使用 MATLAB 来完成这个操作。

如果要按降序排序向量,使用以下命令:

>> % 使用 'descend' 参数将向量按从大到小排序
>> S = sort(P, 'descend')

S =
     6     5     3     2     1

如果要按升序排序向量:

>> % 使用 'ascend' 参数将向量按从小到大排序
>> S = sort(P, 'ascend')

S =
     1     2     3     5     6

计算点积(Calculating Dot Products)

要计算点积,可以使用 dot 函数。

注意:两个向量必须具有相同的长度。结果通常是标量。

点积计算公式如下:

A = [ A 1 , A 2 , A 3 , . . . , A n ] A = [A_1, A_2, A_3, ..., A_n] B = [ B 1 , B 2 , B 3 , . . . , B n ] B = [B_1, B_2, B_3, ..., B_n] A B = A 1 B 1 + A 2 B 2 + A 3 B 3 + . . . + A n B n A \cdot B = A_1 \cdot B_1 + A_2 \cdot B_2 + A_3 \cdot B_3 + ... + A_n \cdot B_n

例如:

>> A = [3, 7, 2]

A =
     3     7     2

>> B = [1, 2, 5]

B =
     1     2     5

>> dot(A, B)

ans =
    27

计算叉积(Calculating Cross Products)

要计算叉积,可以使用 cross 函数。

注意:两个向量必须是长度为 3 的向量。结果通常是一个 3 维的向量。

例如:

>> cross(A, B)

ans =
    31   -13    -1

计算向量中常用的值(Calculating Commonly Used Values in Vector)

要查找向量中最常出现的值,可以使用 mode 函数。

例如:

>> A = randi(50, 1, 10)

A =
    18    42    30    28    46    15    38    38    20    29

>> mode(A)

ans =
    38

以上就是向量常用操作的中文翻译。


Last modified: Tuesday, 15 April 2025, 10:54 AM