发布时间 : 星期二 文章matlab入门更新完毕开始阅读8ff7f14eeefdc8d377ee3248
法。（lookfor事实上是对所有在搜寻路径下的M档案进行关键字对第一注解行的比对，详见後叙。）
将列向量转置（Transpose）後，即可得到行向量（Column vector）： z = x' z = 4.0000 5.2000 6.4000 7.6000 8.8000 10.0000
不论是行向量或列向量，我们均可用相同的函数找出其元素个数、最大值、最小值等： length(z) % z的元素个数 ans = 6
max(z) % z的最大值 ans = 10
min(z) % z的最小值 ans = 4
小整理：适用於向量的常用函数有： min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值
median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差
sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting） length(x): 向量x的元素个数
norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度 sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和 cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内 积
cross(x, y): 向量x和y的外积 （大部份的向量函数也可适用於矩阵，详见下述。）
若要输入矩阵，则必须在每一列结尾加上分号（；），如下例： A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 1011 12]; A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
同样地，我们可以对矩阵进行各种处理：
A(2,3) = 5 % 改变位於第二列，第三行的元素值 A = 1 2 3 4 5 6 5 8 9 10 11 12
B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵B B = 5 6 5
A = [A B'] % 将B转置後以行向量并入A A =
1 2 3 4 5 5 6 5 8 6 9 10 11 12 5
A(:, 2) = [] % 删除第二行（：代表所有列） A = 1 3 4 5 5 5 8 6 9 11 12 5
A = [A; 4 3 2 1] % 加入第四列 A = 1 3 4 5 5 5 8 6
9 11 12 5 4 3 2 1
A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列（：代表所有行） A = 5 5 8 6 9 11 12 5
这几种矩阵处理的方式可以相互叠代运用，产生各种意想不到的效果，就看各位的巧思和创意。
小提示：在MATLAB的内部资料结构中,每一个矩阵都是一个以行为主（Column-oriented ）的阵列（Array）因此对於矩阵元素的存取，我们可用一维或二维的索引（Index）来定址。举例来说，在上述矩阵A中，位於第二列、第三行的元素可写为A(2,3) （二维索引）或A(6)（一维索引，即将所有直行进行堆叠後的第六个元素）。 此外，若要重新安排矩阵的形状，可用reshape命令： B = reshape(A, 4, 2) % 4是新矩阵的列数，2是新矩阵的行数 B = 5 8 9 12 5 6 11 5
小提示： A(:)就是将矩阵A每一列堆叠起来，成为一个行向量，而这也是MATLAB变数的内部储存方式。以前例而言，reshape(A, 8, 1)和A(:)同样都会产生一个8x1的矩阵。 MATLAB可在同时执行数个命令，只要以逗号或分号将命令隔开： x = sin(pi/3); y = x^2; z = y*10,