零基础入门Matlab（一篇两个小时就能学完的入门博客）

零基础入门matlab

前言

这篇文章很适合MATLAB的入门学习，这也是我在入门时学习的笔记。

虽然说是”零基础“入门matlab，但是如果有其它编程语言基础的话，学起来自然会更轻松。

特别鸣谢：B站UP主——爱研究的小阿楠

1.界面认识

2.变量命名

注：Matlab中的注释

%% 独占一行的注释（有上下横线分割）

% 普通注释

1）清空环境变量及命令

clear all 清除Workspace中的所有变量（右侧工作区）

clc 清除Command Window中的所有命令（命令行窗口）

2）变量命名规则

①变量名区分大小写

②变量名长度不超过63位（hhh，不会有人把变量名弄这么长吧~）

③变量名简洁明了，尽量做到见名知意

3.数据类型

1）数字

2 + 4

10-7

3*5

8/2

2）字符与字符串

s = ‘a’ （单引号表示字符串）

==abs(s)==ASCII码

char(97) 输出 a （ASCII码转字符串）

num2str(65) 输出数字65

str=‘I love MATLAB & Machine Learning’

length(str) 字符串长度

doc num2str

3）矩阵（Matlab最NB的东西）

A = [1 2 3; 4 5 2; 3 2 7]

B = A'把A进行转置，行变列，列变行

C = A(:) 竖向拉长（不好描述，直接看下图）

D = inv(A) 逆矩阵（必须时方阵才能求逆矩阵）

执行下面两条语句

D = inv(A) （求逆矩阵）
A * D （相当于A×A的逆）

E = zeros(10,5,3) 创建一个10行5列3维的全0矩阵

E(:,:,1) = rand(10,5)

rand生成均匀分布的伪随机数。分布在（0~1）之间

主要语法：rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数

rand(m,n,‘double’)生成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是’single’

rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream（随机种子）生成伪随机数

E(:,:,2) = randi(5,10,5)

randi生成均匀分布的伪随机数

主要语法：randi(iMax)在开区间(0,iMax)生成均匀分布的伪随机数

randi(iMax,m,n)在开区间(0,iMax)生成mXn型随机矩阵

r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间(iMin，iMax)生成mXn型随机矩阵

E(:,:,3) = randn(10,5)

randn生成标准正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1）

主要语法：和上面一样

4.元胞数组和结构体

元胞数组：是MATLAB中特有的一种数据类型，是数组的一种，其内部元素可以是属于不同的布局类型，概念理解上，可以认为它和C语言里面的结构体、C++里面的对象很类似。元胞数组是MATLAB中的特色数据类型，它不同于其它数据类型（如字符型，字符数组或者字符串，以及一般的算数数据和数组）。它特有的存取数据方法决定了它的特点，它有给人一种查询信息的感觉，可以逐渐追踪一直到所有的变量全部翻译成基本数据信息。它的class函数输出就是cell（细胞）

%元胞数组
A = cell(1,6)
A{2} = eye(3) %2021版本前的matlab下标从1开始
A{5} = magic(5)
B = A{5}
1
2
3
4
5

注：magic：字面意思是魔方，魔术的意思。在MATLAB中用来生成n阶幻方。比如三阶幻方就是1-9九个数字，组成一个3*3的矩阵，使得该矩阵无论横、竖还是斜三个方向上的三个数的和总是相同的。幻方是一个很古老的问题，试一下就知道了！

结构体

%结构体
books = struct('name',{{'Machine Learning','Data Mining'}},'price',[30,40])
books.name %属性
books.name(1)
books.name{1}
1
2
3
4
5

5.矩阵操作

1）矩阵的定义与构造

A = [1,2,3,4,5,6,5,4,6]
B = 1:2:9 %第二个参数为步长，不可缺省
B = 1:3:9
C = repmat(B,3,2) %重复执行3行2列
D = ones(2,4) %生成一个2行4列的全1矩阵
1
2
3
4
5

2）矩阵的四则运算

A = [1 2 3 4; 5 6 7 8]
B = [1 1 2 2; 2 2 1 1]
C = A + B
D = A - B
E = A * B'
F = A .* B % .*表示对应项相乘
G = A / B %相当于A*B的逆 G*B = A  G*B*pinv(B) = A*pinv(B)  G = A*pinv(B),相当于A乘B
H = A ./ B % ./表示对应项相除
1
2
3
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5
6
7
8

3）矩阵的下标

A = magic(5)
B = A(2,3)
C = A(3,:) % :为取全部,那么这条语句表示取第三行
D = A(:,4) %取第四列
[m,n] = find(A > 20) %找到大于20的序号值/矩阵
%取的是索引值
1
2
3
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5
6

6.程序结构

7.基本绘图操作

7.1.二维平面绘图

%1.二维平面绘图
x = 0:0.01:2*pi %定义x的范围，第二个参数表示步长
y = sin(x)
figure %建立一个幕布
plot(x,y) %绘制当前二维平面图
title('y = sin(x)') %标题
xlabel('x') %x轴
ylabel('sin(x)') %y轴
xlim([0 2*pi]) % x坐标值的范围
1
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3
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5
6
7
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9

x = 0:0.01:20;
y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);
y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);
figure
[AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot'); %共用一个x的坐标系，在y上有不同的取值
%设置相应的标签
set(get(AX(1),'Ylabel'),'String','Slow Decay')
set(get(AX(2),'Ylabel'),'String','Fast Decay')
xlabel('Time(\musec)')
title('Multiple Decay Rates')
set(H1,'LineStyle','--')
set(H2,'LineStyle',':')
1
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9
10
11
12

7.2.三维立体绘图

%2.三维立体绘图
t = 0: pi/50: 10*pi;
plot3(sin(t),cos(t),t)
xlabel('sin(t)')
ylabel('cos(t)')
zlabel('t')
%hold on
%hold off %不保留当前操作
grid on %把图片绘制出来，在图片中加一些网格线
axis square %使整个图（连同坐标系）呈方体
1
2
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6
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8
9
10

注：关于hold on 和 hold off的用法：点这

8.图形的保存与导出

如果直接用截图的方式截取matlab生成的图像，会影响图像的清晰度。因此我们建议：可以用如下方法保存与导出图形。

1）如图

2）编辑→复制选项

可调节相应元素

3）编辑→图窗属性

4）文件→导出设置

通过调节宽度、高度等像素值属性，可以让图片即使很小，文字依然清晰。

Matlab基础的部分到这就结束了，下面作一点补充~

9.补充

[x,y,z] = peaks(30); %peaks命令用于产生双峰函数或者是用双峰函数绘图
mesh(x,y,z)
grid
1
2
3

完结~
感谢大家的支持、点赞、收藏、关注以及批评指正~