当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

MATLAB矩阵范围分配

屠和洽
2023-03-14

是否可以将范围分配给矩阵。如果将以下零矩阵视为绘图的“网格”:

R = zeros(5,8);
R =
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0

你能把这个矩阵当作一个网格,这样每个x轴的零点都可以看作一个范围吗?例如,R(5,1)是一个范围0-0.1秒R(5,2)是一个范围0.1-0.2秒等。

范围思想也可以应用于列吗?

这样做的目的是,我可以读取单元阵列数据,我已经组织到零矩阵的范围,以产生一个二维直方图。

共有2个答案

林元明
2023-03-14

我不确定我是否理解你的问题。

如果你问,是否可以将一个向量,例如a=[1;2;3],指定为某个矩阵R=0(3,5)中的一列,那么这可以通过

R(:, 1) = a;
R(:, 2) = [4;5;6];
郑俊弼
2023-03-14

假设您有时间tt和数据通道val,其中val(i)包含时间tt(i)的数据通道

tt  = [0.02, 0.22, 0.15, 0.08, 0.27, 0.09];
val = [0.5,  1.4,  2.5,  0.6 , 0.8,  0.3 ];

例如,现在需要表示所需时间和数据范围(增加)的向量

trange   = [0, 0.1, 0.2, 0.3, Inf];
valrange = [0, 1,   2,   3,   Inf];

现在你创建一个合适大小的矩阵

R = zeros(length(valrange), length(trange));

你可以很容易地填充矩阵,只需循环所有时间

for i=1:length(tt)
   %// We consider the pair tt(i), val(i)
   %// First find out, in which time range tt(i) lies:
   tind = find(trange > tt(i), 1, 'first');

   %// Now find out, in which value range val(i) lies:
   valind = find(valrange > val(i), 1, 'first');

   %// Now we increase the corresponding matrix entry
   R(valind,tind) = R(valind,tind) + 1;
end

请注意,第一列对应于-Inftrange(1)之间的时间范围,最后一列对应于trange(end-1)trange(end)=Inf之间的时间范围。第一排和最后一排都很相似。

 类似资料:
  • 主要内容:引用矩阵中的元素,删除矩阵中的一行或一列,矩阵运算,以下是纠正/补充内容:矩阵是数字的二维数组。 在MATLAB中,可以通过在每行中输入元素来创建一个矩形,以逗号或空格分隔数字,并使用分号标记每一行的结尾。 例如,创建一个矩阵 - MATLAB将执行上述语句并返回以下结果 - 引用矩阵中的元素 要引用矩阵的第行和第列中的元素,可以这样书写 - 例如,要引用矩阵的第行和第列中的元素,如上一节所述,可以这样书写 - MATLAB执行上述语句并返回以下结果 - 要引用第列中的

  • 本文向大家介绍MATLAB索引矩阵和数组,包括了MATLAB索引矩阵和数组的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 MATLAB允许使用几种方法来索引(访问)矩阵和数组的元素: 下标索引-您可以在其中分别指定所需元素在矩阵每个维度中的位置。 线性索引-将矩阵视为向量,无论其尺寸如何。这意味着,您可以用一个数字指定矩阵中的每个位置。 逻辑索引-在其中使用逻辑矩阵(以及true和false值的矩

  • 我在查看一些代码时发现了以下内容: 有什么区别呢?顺便说一句:我对矩阵很陌生

  • 我有一个存储大型matlab稀疏矩阵(Matlab7.3)的数据文件,需要在python程序中使用。我使用h5py加载这个稀疏矩阵,发现有3个数据结构与稀疏矩阵相关。 假设稀疏矩阵的名称为M,3个数据结构为M['data']、M['ir']、M['jc']。最初我认为M['ir']和M['jc']存储非零项的行索引和列索引,但我刚刚发现M['jc']中存在一些大于稀疏矩阵行数的值。谁能解释一下3数

  • 我有30个矩阵(1446x1124),包含从0到99的值。我想有一个输出矩阵,具有相同的大小,并且在每个单元中包含该矩阵的一个元素(例如2)在30个输入矩阵上的输出频率(在0和1之间)。

  • 矩阵误差(均值(范围),ncol=ncol(x),nrow=nrow(x),dimnames=dimnames(x)):非数值矩阵范围 然而,我记得几个月前曾看到过其他案例,其中arulesViz库是以类别数据类型工作的。