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1、实用文案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,n]=size(X)%返回矩阵的行数和列数，分别保存在m和n中m=size(X,dim);%返回矩阵的行数或列数，dim=1返回行数，dim=2返回列数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
2、回对向量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=1，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(string1,string2,string3,┈)分别将字符串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
3、‟)legend(„sin‟,‟cos‟)//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)文案大全实用文案找出矩阵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
4、个行向量，则ind是一个行向量；否则，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。2.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
5、素X（4,2,3），find函数将返回row=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，同时返回行和列的索引值。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)文案大全实用文案返回X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)返回X中大于2的元素的相对应
6、的线性索引值。ans=389例4下列表示[r,c,v]=find(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c=13包含N=(X>2)非零元素的逻辑矩阵文案大全实用文案v=11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。而是包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=[11033055]';find(x)ans=135find(x==0)ans=24find(07、57492find(M>3,4)返回前四个M>3的索引值ans=13566、plot函数用法基本形式>>y=[00.580.700.950.830.25];>>plot(y)生成的图形是以序号为横坐标、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=sin(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;>>y1=sin(x)；>>y2=cos(x)；文案大全实用文案>>pl
8、ot(x,y1,x,y2)则可以画出多重线。另一种画法是利用hol
