matlab 函数提取某一项,Matlab——常用函数使用总结（部分直接从mathwork中提取并不断更新）,的,用法,摘自,持续...

Matlab——常用函数的用法总结(部分直接摘自mathwork，持续更新)

一、绘图篇

1.图象显示形式

①figure(创建图窗窗口)

figure：使用默认属性值创建一个新的图窗窗口。生成的图窗为当前图窗(当前图窗就是你下一次的画图命令就在当前图窗中画图)。

figure(Name,Value)：使用一个或多个名称-值对组参数修改图窗的属性

——指定可选的、以逗号分隔的 Name,Value 对组参数。Name 为参数名称，Value 为对应的值。Name 必须放在单引号 (’ ') 中。您可以指定多个名称-值对组参数，如 Name1,Value1,…,NameN,ValueN。(

详见figure属性

)

—— figure(‘Name’,‘Results’) 将图窗的名称设置为 ‘Results’。

—— figure(‘Color’,‘white’) 创建具有白色背景的图窗。

——figure(‘position’,[500,200,500,500]);可绘制区域的位置和大小，指定为 [left,bottom,width,height] 形式的向量(一般不用指定窗口的位置与大小，使用默认即可)，

left：主画面左边缘到窗口的内部左边缘的距离

bottom：主画面下边缘到窗口的内部下边缘的距离

width：左右内部边缘之间的距离

height：上下内部边缘之间的距离

一些颜色参数供参考

②subplot(多个子图画在同一个图窗中)

subplot(m,n,p)：将当前图窗划分为 m×n 网格，并在 p 指定的位置创建坐标区。第一个子图是第一行的第一列，第二个子图是第一行的第二列，依此类推。如果指定的位置已存在坐标区，则此命令会将该坐标区设为当前坐标区。

subplot(m,n,p,‘replace’)：删除位置 p 处的现有坐标区并创建新坐标区。

2.频数图与直方图

①hist(不推荐hist，推荐使用histogram)

[N,X] = hist(Y,M)：创建向量(行、列均可)Y 的频数直方图。它将区间[min(Y),max(Y)]等分为M 份(缺省时M 设定为10)，N 返回M 个小区间的频数，X 返回M 个小区间的中点。

②histogram

histogram(X,nbins)：创建向量(行、列均可)X 的频数直方图，nbins指定划分的份数

二、矩阵的特殊操作篇

1.查找

①find

k = find(X)：返回矩阵 X 中每个非零元素的序号(先列后行)组成的列向量

k = find(X,n)：回矩阵 X 中

前

n个非零元素的序号(先列后行)组成的列向量

k = find(X,n,‘last’)：回矩阵 X 中

后

n个非零元素的序号(先列后行)组成的列向量

2.容量

①length

length(X)：返回 X 中最大数组维度的长度。对于向量，长度仅仅是元素数量。对于具有更多维度的数据，长度为 max(size(X))。空数组的长度为零。

三、数理统计篇

1.统计量

①mean(均值)

mean(X)：返回X的均值

——如果 A 是向量，则 mean(A) 返回元素均值。

——如果 A 为矩阵，那么 mean(A) 返回包含每列均值的行向量。

——如果 A 是多维数组，则 mean(A) 沿大小不等于 1 的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。此维度会变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。

M = mean(A,‘all’)：计算 A 的所有元素的均值。此语法适用于 MATLAB® R2018b 及更高版本。

②median(中位数)

M = median(A)：返回 A 的中位数值。

——如果 A 为向量，则 median(A) 返回 A 的中位数值。

——如果 A 为非空矩阵，则 median(A) 将 A 的各列视为向量，并返回中位数值的行向量。

——如果 A 为 0×0 空矩阵，median(A) 返回 NaN。

——如果 A 为多维数组，则 median(A) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量。此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。

M = median(A,‘all’)：计算 A 的

所有元素

的中位数。此语法适用于 MATLAB® R2018b 及更高版本。

③std(样本标准差)

S = std(A)：返回 A 沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素的标准差。

——如果 A 是观测值的向量，则标准差为标量。

——如果 A 是一个列为随机变量且行为观测值的矩阵，则 S 是一个包含与每列对应的标准差的行向量。

——如果 A 是一个多维数组，则 std(A) 会沿大小不等于 1 的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。默认情况下，标准差按 N-1 实现归一化，其中 N 是观测值数量。

④var(样本方差)

V = var(A)：返回 A 中沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素的方差。 ——如果 A 是一个观测值向量，则方差为标量。

——如果 A 是一个其各列为随机变量、其各行为观测值的矩阵，则 V 是一个包含对应于每列的方差的行向量。

——如果 A 是一个多维数组，则 var(A) 会将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量。此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。默认情况下，方差按观测值数量 -1 实现归一化。

——如果 A 是一个标量，则 var(A) 返回 0。

——如果 A 是一个 0×0 的空数组，则 var(A) 将返回 NaN。

⑤range(极差)

y=range (x)：返回 x 中样本数据的最大值和最小值之间的差。

——如果 x 是一个向量，那么 range (x)就是 x 中值的范围。

——如果 x 是一个矩阵，那么 range (x)就是一个行向量，包含 x 中每一列的范围。

——如果 x 是一个多维数组，那么 range 沿着 x 的第一个非单点维度运算，把这些值当作向量。 这个维度的大小变成了1，而所有其他维度的大小保持不变。

——如果 x 是第一维为0的空数组，那么 range (x)返回一个大小与 x 相同的空数组。

⑥moment(中心距)

m = moment(X,order)：返回 x 的中心矩，

——如果 x 是一个向量，那么矩(x，阶)返回一个标量值，即 x 中元素的 k 阶中心矩。

——如果 x 是一个矩阵，那么矩(x，阶)返回一个行向量，其中包含 x 中每一列的 k 阶中心矩。

——如果 x 是一个多维数组，那么矩(x，阶)沿 x 的第一个非单维运算。

⑦skewness(偏度)

y=skewness (x)：返回 x 的样本偏斜度。如果 x 是一个向量，那么 skewness (x)返回一个标量值，即 x 中元素的偏斜度。如果 x 是一个矩阵，那么 skewness (x)返回一个行向量，其中包含 x 中每一列的样本偏斜度。如果 x 是一个多维数组，那么 skewness (x)沿 x 的第一个非单维运算。

⑧kurtosis(峰度)

k = kurtosis(X)：返回 x 的样本峰度，如果 x 是一个向量，那么峰度(x)返回一个标量值，这个标量值就是 x 中元素的峰度。如果 x 是一个矩阵，那么峰度(x)返回一个行向量，它包含 x 中每一列的样本峰度。如果 x 是一个多维数组，那么峰度(x)沿 x 的第一个非单维数运算。

2.概率分布

①norm，

χ

2

\chi^2

χ

2

，t，F分布

——4种分布对应的名字字符：

正态分布：norm

χ

2

\chi^2

χ

2

：chi2

t：t

F：f

——各个分布都有一些对应的函数，这些函数对应的命令符：

pdf：概率密度函数；

cdf：分布函数；

inv：分布函数的反函数；

stat：均值与方差；

rnd：随机数生成

——当我们需要使用某个分布的某个函数时，将分布的名字字符+函数命令连起来使用就行了：

p=normpdf(x,mu,sigma)：均值mu、标准差sigma 的正态分布在x 的密度函数(mu=0，sigma=1 时可缺省)

p=tcdf(x,n)：t 分布(自由度n)在x 的分布函数。

x=chi2inv(p,n)：

χ

2

\chi^2

χ

2

分布(自由度 n)使分布函数 F(x)=p 的x(即 p 分位数)。

[m,v]=fstat(n1,n2)：F 分布(自由度n1,n2)的均值m 和方差v。

3.参数估计

[mu,sigma,muci,sigmaci]=normfit(x,alpha)：其中x 为样本(数组或矩阵)，alpha 为显著性水平α (alpha 缺省时设定为0.05)，返回总体均值μ 和标准差σ 的点估计mu 和sigma，及总体均值μ 和标准差σ 的区间估计muci 和sigmaci。当x 为矩阵时，x 的每一列作为一个样本。

四、微积分篇

1.函数求导(多元函数求偏导)

①diff(差分和近似导数)(多元函数求偏导)

diff(X)：计算沿大小不等于 1 的第一个数组维度的 X 相邻元素之间的差分

——如果 X 是长度为 m 的向量，则 Y = diff(X) 返回长度为 m-1 的向量。Y 的元素是 X 相邻元素之间的差分。Y = [X(2)-X(1) X(3)-X(2) … X(m)-X(m-1)]

——如果 X 是不为空的非向量 p×m 矩阵，则 Y = diff(X) 返回大小为 (p-1)×m 的矩阵，其元素是 X 的行之间的差分。Y = [X(2,:)-X(1,:); X(3,:)-X(2,:); … X(p,:)-X(p-1,:)]

——如果 X 是 0×0 的空矩阵，则 Y = diff(X) 返回 0×0 的空矩阵。

diff(X,n)：通过递归应用 diff(X) 运算符 n 次来计算第 n 个差分。在实际操作中，这表示 diff(X,2) 与 diff(diff(X)) 相同。

diff(X,n,dim)：是沿 dim 指定的维计算的第 n 个差分。dim 输入是一个正整数标量。(dim默认为1，dim=2时，为列之间的分差)

关键字syms：定义一个符号变量

例：可以用如下命令求函数sinx的一阶导数

syms x;

f=sinx;

f_=diff(f);

多元函数求偏导

已知二元函数f(x,y)，求

∂

m

+

n

f

∂

x

m

∂

y

n

\cfrac{\partial^{m+n}f}{\partial x^m\partial y^n}

∂

x

m

∂

y

n

∂

m

+

n

f

​

f=diff(diff(f,x,m),y,n)

或者

f=diff(diff(f,y,n),x,m)

其他

①subs(换元)

subs (s,old,new)：返回 s 的一个副本，将所有出现的old替换为new，然后计算 s。