MATLAB矩阵生成

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

1，

  A=zeros（m，n，p，...）或A=zeros（[m，n，p，...]）：m*n*p*...全零矩阵
  A=zeros（...，classname）：classname表示数据类型

2，

A=ones（m，n，p，...）或A=ones（[m，n，p，...]）：生成m*n*p*...全1矩阵
 A=ones（...，classname）：classname表示数据类型

3，

A=magic（N），N>2：生成一个N*N的魔方矩阵，
    每一行、每一列及对角线元素之和都相等，矩阵元素为1~N*N之间的整数

4，

A=eye（N）：产生N*N单位矩阵
A=eye（m，n）：产生m*n矩阵，对角线元素为1，其余为0

5，

rand（）返回的矩阵元素服从0到1之间的均匀分布
rand（m，n，p，...）或rand（[m，n，p，...]）：生成m*n*p*... 0到1之间均匀分布的随机数
rand（...,‘double’）或rand（...,‘single’）：产生的随机数类型为双精度或单精度浮点数
随机数需要种子，保存随机数的种子可以在下次运行程序时产生完全相同的数据，便于数据和功能的再现。
rand（'seed'，a）：使用MATLAB v4随机数生成器
rand（'state'，a）：使用MATLAB v5随机数生成器
rand（'twister'，a）：使用MATLAB Mersenne Twister随机数生成器
rng（a）：新版本MATLAB推荐使用形式，使用Mersenne Twister算法
rng（a，‘v4’）代替rand（'seed'，a），rng（a，‘v5uniform’）代替 rand（'state'，a）
rng（‘default’）：将种子设为默认值

6，

randn（）：生成标准正态分布随机数，均值为0，方差为1，
         如果要产生均值为u、标准差为d的正态分布随机数，
         可以采用A=u+d*randn（m，n，p，...）。
randn（）调用格式同rand（）。

7，

linspace（）函数产生线性等分向量。
线性等分向量是一个元素均匀增大或减小的向量。
相邻元素之间的差值相等，相当于等差数列。
linspace（a，b）：产生1*100的向量，向量元素值从a均匀变化到b
linspace（a，b，N）：产生1*N的向量，向量元素从a均匀变化到b
a：b或colon（a，b）：产生从a到b，以1为步进值均匀增加的向量
a：step：b或colon（a，colon，b）产生从a到b以step为步进值均匀增加的向量

8，

logspace（a，b）：产生1*50的向量，向量元素值从10^a均匀变化到10^b
logspace（a，b，N）：产生1*N的向量，向量元素从10^a均匀变化到10^b

9，

P=randperm（N）：返回向量[1,2，...，N]的一个随机排列，
           向量中的元素为1~N之间的整数，每个数字出现且仅出现一次
P=randperm（N，K）：返回长度为K的向量，
           其中的元素取自1~N间的整数，元素无重复。K小于或等于N。
perms（A）：产生一个向量的所有排列形式

10，

randi生成可重复的均匀分布随机整数。
R=randi（IMAX，N）：返回一个N*N随机矩阵，
         矩阵中元素为1~IMAX之间的均匀分布随机整数，IMAX大于1
R=randi（IMAX，M，N）或R=randi（IMAX，[M，N]）：返回M*N随机矩阵
R=randi（[IMIN，IMAX]，...）：产生IMIN~IMAX之间的随机整数

11，

diag有两种用法：由对角线元素生成矩阵；由矩阵生成对角线元素
由向量生成矩阵：
X=diag（V，K）：V是一个向量，K指定向量V在生成的矩阵中的位置。
             当K=0时返回一个以V为主对角线的方阵，
             当K>0时，V是矩阵主对角线上方的第K条对角线，
             当K<0时，V是矩阵主对角线下方的第|K|条对角线
X=diag（V）：相当于diag（V，0）
由矩阵生成向量：
V=diag（X，K）：X是一个矩阵，返回一个列向量V，V为矩阵X的第K条对角线。
             当K=0时返回主对角线，
             当K>0时返回矩阵主对角线上方第K条对角线，
             当K<0时返回矩阵主对角线下方第|K|条对角线
V=diag（X）：返回矩阵的主对角线

12，

repmat：复制矩阵，形成更大的矩阵或数组
B=repmat（A，[m n]）或B=repmat（A，m，n）：矩阵A是待复制的矩阵，函数将A视为一个元素，
按照m*n的形式复制、拼接为新的矩阵B。size（B）=[size（A，1）*m，size（A，2）*n]
B=repmat（A，[m n p ...]）：返回一个大的多维数组B，B包含m*n*p个矩阵，
   大小为[size（A，1）*m，size（A，2）*n，size（A，3）*p，...]

13,

reshape：改变矩阵的形状而保持元素不变
B=reshape（A，[m n p ...]）或B=reshape（A，m，n，p，...）：
    矩阵A为待变维的矩阵，元素个数必须和m*n*p*...相等。
    函数将A转变为[m，n，p，...]形状，元素顺序保持列优先
B=reshape（A，siz）：按siz指定的形状对矩阵A进行变维