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1、1、Size函数用法例如:1，2,3;4,5,6]是一个2*3的矩阵，则:d=size(X);%返回矩阵的行数和列数，保存在d中[m,nj=size(X)%返冋矩阵的行数和列数，分别保存在m和n巾m=size(X,dim);%返冋矩陈的行数或列数，dim=l返冋彳j'•数，dim=2返冋列数2、Corrcoef函数用法corrcoef(X，y)表示序列x和序列y的相关系数，得到的结果是一个2*2矩阵，其中对角线上的元素分别表示x和y的自相关，非对角线上的元素分别表示x与y的相关系数和y与x的相关系数，两个是相等的3、sort函数用法sort(X)功能：返回对向
2、量X中的元素按列升序排列的新向量。[Y,I]=sort(A,dim,mode)功能：对矩阵A的各列或各行重新排序，I记录Y中的元素在排序前A中位置，其中dim指明读A的列还是行进行排序。若dim=l,则按列排序；若dim=2，则按行排序。mode为排序的方式，取值’ascend’为升序，’descend’为降序4、Legend函数用法legend(stringl,string2,string3,—-)分别将字符$1、字符串2、字符串3……标注到图中，每个字符串对应的图标为画图时的图标。例如：plot(x,sin(x)，".b",x,cos(x),"+r”)le
3、gend(„sin",wcos«)//这样就可以把”.”标识为”sin”,把”+”标识为“cos”5、find函数用法找到非零元素的索引和值语法:1.ind=find(X)2.ind=find(X,k)3.ind=find(X,k,’first’)4.ind=find(X,k,last’)5.[row,col]=find(X,…)6.[row，col,v]=find(X,...)说明:1.ind=find(X)找出矩阵X中的所有非零元素，并将这些元素的线性索引值(linearindices：按列)返回到向量ind中。如果X是一个行向量，则ind是一个行向量；否
4、则，ind是一个列向量。如果X不含非零元素或是一个空矩阵，则ind是一个空矩阵。1.ind=find(X,k)或3.ind=find(X,k,’first’)返回第一个非零元素k的索引值。k必须是一个正数，但是它可以是任何数字数值类型。4.ind=find(X,k,’last’)返回最后一个非零元素k的索引值。5.[row,col]=find(X,…)返回矩阵X中非零元素的行和列的索引值。这个语法对于处理稀疏矩阵尤其有用。如果X是一个N(N>2)维矩阵，col包括列的线性索引。例如，一个5*7*3的矩阵X，有一个非零元素X(4,2,3)，find函数将返回ro
5、w-4和col=16。也就是说，(第1页有7列)+(第2页有7列)+(第3页有2列)=16。6.[row,col,v]=find(X,…)返回X中非零元素的一个列或行向量v，同时返[H]行和列的索引值。如果X是一个逻辑表示，则v是一个逻辑矩阵。输出向量v包含通过评估X表示得到的逻辑矩阵的非零元素。例1X=[104-300086];indices=find(X)返IhJX中非零元素的线性索引值。indices=13489例2你可以用一个逻辑表达方式定义X。例如find(X>2)返冋X中大于2的元素的相对应的线性索引值。ans=389例4下列表示[r，c,v]=f
6、ind(X>2)返回包含X中非零元素的行索引值的向量r=12包含X中非零元素的列索引值的向量13包含(X〉2)非零元素的逻辑矩阵1记住，当你用find指令处理一个逻辑表达的时候，输出向量v不包含输入矩阵的非零元素的索引值。而是伍含评估逻辑表达之后返回的非零值。例5在向量上的一些操作x二[11033055]’；find(x)ans=135find(x==0)ans=24find(0〈x&x〈10*pi)ans=1例6对于矩阵M=magic(3)816357492find(M>3,4)返IhJ前四个M〉3的索引值ans=13566、plot函数用法基本形式»y=[
7、00.580.700.950.830.25];»plot(y)生成的图形是以序号为横叱标、数组y的数值为纵坐标画出的折线。»x=linspace(0,2*pi,30);%生成一组线性等距的数值»y=$in(x);»plot(x,y)生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线。多重线在同一个画面上可以画许多条曲线，只需多给出几个数组，例如»x=0:pi/15:2*pi;»yl=sin(x);»y2=cos(x)；»plot(x，yl，x，y2)则可以画山多重线。另一种M法是利用hold命令。在已经M好的图形上，若设置holdon，MATLA将把新的plot命令产
8、生的图形画在原來的图形上，而命令hol
