一、矩阵构造
简单矩阵的构造：采用方括号[]，同行元素用逗号“，”隔开，行与行之间用“；”隔开
特殊矩阵的构造函数：
ones（n）构建n*n的矩阵，矩阵元素全为1；
ones（m，n） 构建m*n的矩阵，矩阵元素全为1；
ones（size（A））构建与A矩阵同样大小的矩阵，元素全为1；
zeros（n）构建0矩阵；
zeros（m，n）
zeros（size（A））
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eye（n）单位矩阵
eye(m,n)
eye(size(A))
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magic(n) 构建一个n*n的矩阵，其每一行每一列的元素之和都相等
rand（n）构建n*n的矩阵，其元素为0-1之间均匀分布的随机数
rand（m，n）构建m*n的矩阵，其元素为0-1之间均匀分布的随机数
向量：即行向量与列向量
标量：m=n=1，建立的矩阵为标量，任意的1*1的矩阵形式可以表示的单个实数、复数都是标量；
空矩阵：当m=n=0或者m=0，n=0,创建的矩阵成为空矩阵，空矩阵不是0矩阵。
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矩阵旋转与改变维度的函数
fliplr（A）：矩阵的每一行均进行逆序排序
flipud（A）：矩阵的每一列均进行逆序排序
rot90（A）：生产一个由矩阵A逆时针旋转90度而得到的新矩阵
rot90（A，K）：生产一个由矩阵A逆时针旋转k*90度而得到的新矩阵
reshape（A，m，n）：生成一个m*n的矩阵，其元素以线性索引的顺序从矩阵A中取得，A中的元素必须为m*n个
reshape（A，[m n ...p]）：创建一个与矩阵A有相同元素的m*n...*p多维矩阵
>> reshape(a,[2 2 2]) Error using reshape To RESHAPE the number of elements must not change. >> reshape(a,[1 2 3]) ans(:,:,1) = 1 4 ans(:,:,2) = 2 5 ans(:,:,3) = 3 6-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
shift（A，n）矩阵的列移动n步，n为正数，矩阵向左移动，n为负数，向右移动
squeeze（A） 返回没有空维的矩阵A
cat（dim,A,B）将矩阵组合A和B组合成一个dim维多维矩阵
permute（A，order）根据向量order来改变矩阵中A中的维数顺序
ipermute（A，order）根据permute的逆变换
sort（A）对一维矩阵或二维矩阵进行升序排序，并返回升序之后的矩阵，当A是二维矩阵时，对矩阵的每一列分别进行排序
sort（A，dim）dim=1时，对列进行排序，当dim=2时，对进行排序
sort（A，dim,mode）mode为ascend时，升序排列，mode为descend时为降序排序
[B，ix]=SORT(A...) ix为排序后备元素在元矩阵中的行位置或列位置的索引
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矩阵的合并
C=[A,B]在水平方向，合并矩阵A和B
C=[A;B]在竖直方向上合并A和B
具有相同高度的两个矩阵可以在水平方向上合并为新矩阵，否则不能。
矩阵行列的删除
要删除矩阵的某行或某列，只要把该行或者列赋予一个穷矩阵[]就可以；
>> A=rand(4) A = 0.8147 0.6324 0.9575 0.9572 0.9058 0.0975 0.9649 0.4854 0.1270 0.2785 0.1576 0.8003 0.9134 0.5469 0.9706 0.1419 >> A(2,:) ans = 0.9058 0.0975 0.9649 0.4854 >> A(2,:)=[]%：代表所有的行 A = 0.8147 0.6324 0.9575 0.9572 0.1270 0.2785 0.1576 0.8003 0.9134 0.5469 0.9706 0.1419 冒号“：”代表所有行或者所有列
重构矩阵
转置矩阵：a的转置是a'
>> A' ans = 0.8147 0.1270 0.9134 0.6324 0.2785 0.5469 0.9575 0.1576 0.9706 0.9572 0.8003 0.1419
共轭矩阵
a的共轭矩阵为conj（a）
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二、矩阵的下标
矩阵的下标索引有两种：双下标索引和单下标索引两种；单下标索引是按照列元素优先，按列进行重排，组成一个一维数组
>> A=magic(4) A = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 15 1 >> A(10) ans = 10 矩阵索引表达式
A(:) 将二维矩阵A重组为一维数组，返回数组中第一个元素；
A（j：k）返回上述A（：）的第j到第k个元素
A（：，j）：表示返回矩阵的第j列列向量
A（i，：）：第i行的行向量
A（：，i：j）：表示返回第i列到第j列的列向量
A（i：j，：）：
A（：，[1,3]）:返回第一列和第三列
A（i：j，k：l）返回第i行到第j行与第k列和第l列列向量交集的子矩阵
>> A(1:3,2:4) ans = 2 3 13 11 10 8 7 6 12
end关键字
表示该维中最后一个元素
>> A(1,end) ans = 13 >> A(4,end) ans = 1 --------------------------------------------
单下标和双下标索引值的转换
sub2ind（size，i，j）：将双下标索引转换为单下标索引值，其中size是包含两个元素的数组，一般用size（A）表示，i和j是双下标的行列值，
[i,j]=ind2sub（size，ind）：其功能是将单下标转换为双下标
>> sub2ind(size(A),3,4) ans = 15 >> ind2sub(size(A),10) ans = 10 >> [i,j]=ind2sub(size(A),10) i = 2 j = 3 矩阵运算
>> a=rand(4) a = 0.4218 0.6557 0.6787 0.6555 0.9157 0.0357 0.7577 0.1712 0.7922 0.8491 0.7431 0.7060 0.9595 0.9340 0.3922 0.0318 >> b=rand(4) b = 0.2769 0.6948 0.4387 0.1869 0.0462 0.3171 0.3816 0.4898 0.0971 0.9502 0.7655 0.4456 0.8235 0.0344 0.7952 0.6463 >> a-b ans = 0.1448 -0.0391 0.2400 0.4686 0.8696 -0.2814 0.3762 -0.3186 0.6951 -0.1011 -0.0224 0.2605 0.1360 0.8995 -0.4030 -0.6145 >> a*b ans = 0.7528 1.1685 1.4761 1.1261 0.4698 1.3735 1.1316 0.6369 0.9122 1.5502 1.8019 1.3514 0.3731 1.3367 1.1029 0.8321 >> a+1 ans = 1.4218 1.6557 1.6787 1.6555 1.9157 1.0357 1.7577 1.1712 1.7922 1.8491 1.7431 1.7060 1.9595 1.9340 1.3922 1.0318 >> a*b' ans = 0.9927 0.8074 1.4757 1.3333 0.6428 0.4266 0.7792 1.4685 1.2674 0.9352 1.7673 1.7289 1.0927 0.5057 1.2951 1.1547 >> b' ans = 0.2769 0.0462 0.0971 0.8235 0.6948 0.3171 0.9502 0.0344 0.4387 0.3816 0.7655 0.7952 0.1869 0.4898 0.4456 0.6463矩阵的除法 分为：/ 右除和左除\，如果矩阵A和B是标量，则左右除法等价；一般的二维矩阵A、B，当进行A\B运算时，要求A的行数与B的列数相同，当A/B时，要求A列数与B的列数相等。
矩阵的幂次运算
只有当矩阵为方阵时，才可以 "^"
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矩阵元素的查找
find（） 通常结合关系函数和逻辑函数
ind=find（x）：该矩阵查找矩阵X中的非零元素，函数返回这些元素的单下标
[row,col]=find(x)：该函数查找矩阵X中的非零元素，函数返回这些元素的双下标
矩阵元素的求和
sum（A）对矩阵A的元素求和，返回由矩阵各列元素的和组成的向量
sum(A,dim)该函数返回在给定的维数dim上元素的和，dim=1时，计算矩阵A各列元素的和，dim=2时，计算矩阵各行元素的和。
矩阵元素的差分
diff(x) 计算矩阵个列元素的查分
diff(x,n)计算矩阵各列元素的n阶差分
diff（x,n,dim）当dim=1时，计算矩阵各列元素的差分，当dim=2时，计算矩阵各行元素的差分
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矩阵结构：矩阵子元素的排列方式
isempty（A）判断矩阵是否为空
isscalar（A）检测矩阵是否是单元素的标量矩阵
isvector（A）检测矩阵是否是只具有一行或者一列元素的一维向量
issparse（A）检测数组是否是系数矩阵
以上函数返回值是1或者0；
矩阵的大小
n=ndims（x） 获取矩阵维数
[m，n]=size（x） 获取矩阵在各维上的长度
n=length(x) 获取矩阵在最长维上的长度
n=nume（x）获取矩阵元素的个数
矩阵的数据类型
isnumeric 检测矩阵元素是否为数值型变量
isreal 实数数值型
isfloat 浮点数值型
isinterger 整型变量
ischar 字符型
islogical 逻辑型
isstruct 结构体型
返回值是逻辑型数据
矩阵占用的内存
whos
