本文主要是介绍Matlab速通知识点（半小时速通），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
#跟着网上课程学习了matlab的基础用法，在这里给大家整合出来，形成知识点的形式，以便大家查阅或者学习，知识点全，有注解~
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a=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];%矩阵写法b=1:1:10;%开始：步长：结束c=1:10;%遇上一个等价（1可以省略）d=linspace(0,10,5);%起始元素,末尾元素,元素个数。生成等间距的元素个数e=eye(4);%单位阵
z=zeros(1,4);%全零矩阵1*4
o=ones(4,1);%一矩阵4*1阶
r=rand(4);%0-1随机矩阵
rn=randn(4);%高斯随机分布矩阵diag_a=diag(a,1);%diag（a矩阵行向量，主对角线上方第k条斜线）用行向量生成对角阵
tril_a=tril(a,1);%tril（矩阵，主对角线上方第k条斜线）生成矩阵的下三角阵，triu上三角阵a*a;%矩阵乘法
%加减乘一样%点运算%a.*b,a./b,a.^b对应元素的*，*/^运算a.*a;%逆矩阵
pinv(a);%伪逆矩阵，当a不是方阵求他的广义逆矩阵；a是可逆方阵，结果与逆矩阵相同%特征向量 特征值[v,d]=eig(a);%v为特征向量，d为特征值对角阵%行列式
det(a);%秩
rank(a);% * 伴随
compan(b);%%
%矩阵的修改cha_a=a;cha_a(2,3)=4;%（行，列）元素的替换cha_a(1,:)=[2,2,2];%(行,:)替换行，为[]即为删除行cha_a(1,:)=[];%删除行%转置T_a=a';%指定维数的拼接cl_a1=cat(1,a,a);%垂直拼接cl_a2=cat(2,a,a);%水平拼接%%
%信息获取%矩阵的行列[row_a,col_a]=size(a);%行列中最大值len_a=length(a);
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%多维数组%创建%直接法%拓展法%cat法mul_31=[1,2,3;2,3,4];mul_32=[3,4,5;4,5,6];mul_3=cat(3,mul_31,mul_32);%%
%转换%___2___---->如num2str，将数字转化为字符串：dec2hex，将十进制转化为十六进制str_b=num2str(b);
%%
a=5;
x=[1,2];y=[3,4];%选择结构%if_elseif_else_endif a>0disp(x);elseif a==0disp(a);elsedisp(a-1);end%switch-case-otherwise-endswitch acase 0disp(a);case 1disp(a+1);otherwisedisp('aaa');end%try-catchtryz=x*y;catchz=x.*y;enddisp(z);%%%循环结构%for 循环变量=初值：步长：终值—end
for i=0:1:10disp(i);
end
%while-end
while a>2disp(a);a=a-1;
end
%%函数调用[a,b]=circ(5);%%
% 绘图
x=0:0.1:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(y1);y=[y1',y2'];plot(y);
plot(x,y1);
plot(x,y1,'b:o');%画蓝色的圆圈
%r红，g绿，b蓝，c青，m紫，k黑，w白，y黄
%-实线，：电线，--虚线，-.点画线
%.实点 o圆圈 x叉号 *星号 s方块 d钻石 v下三角 ^上三角 <左三角 >右三角 p五角星 h六角星%坐标轴
plot(x,y1);
axis([-1*pi,3*pi,-1.5,1.5]);%规定横纵坐标的范围%图形修饰%标签修饰title=('just soso');xlabel(title);%x轴标记%图例设置legend=('hahaha','location','best');%str顺序与绘图顺序一致，best指图例位置最佳化%图例保留plot(x,y1);hold on;plot(x,y2);hold off;%分割绘制subplot(2,2,1);%分割为2*2区域，在第一块区域绘图plot(x,y1);hold on;subplot(2,2,2);%分割为2*2区域在，第二块绘制图像plot(x,y2);hold off;
%%三维曲线曲面绘制%三维曲线x=0:0.1:2*pi;y=sin(x);z=cos(x);plot3(x,y,z,'b-*');%三维曲面x=-5:0.1:5;%确定x轴的范围y=-4:0.1:4;%确定y轴的范围[X,Y]=meshgrid(x,y);%得到x0y的网络面点z=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,z);%xy是meshgrid的网络点，z是网络顶点%三维表面图x=-5:0.1:5;%确定x轴的范围y=-4:0.1:4;%确定y轴的范围[X,Y]=meshgrid(x,y);z=X.^2+Y.^2;surf(X,Y,z);%与上面一个类似%%%matlab内置函数的内容%多项式%创建p=[1,2,3,4];%系数向量，按x降幂排列，最右边是常数f1=poly2str(p,'x');%生成好看的字符串f1=x^3+2x^2+3x+4,不被认可的运算式f2=poly2sym(p);%生成可用的符号函数f1=x^3+2x^2+3x+4%求值x=4;y1=polyval(p,x);%直接将p转化为多项式进行带入求值%求根r=roots(p);%可以直接求复数根p0=poly(r);%由根求系数，转化为系数矩阵%%
%数据插值0.0%一维插值%y1=interp1（x，y，xi，'method'）X=[-3,-1,0,1,3];Y=[9,1,0,1,9];%x,y已知点横纵坐标向量y2=interp1(X,Y,2);y2m=interp1(X,Y,2,'spline');%用spline方法（三次样条）误差预估在x=2的y的值%二位插值%zi=interp1(x,y,xi,yi,'method');%%%X=[2,3,9,15,6,7,4];A=[1,7,2;9,5,3;8,4,6];B=[1,7,3;9,5,3;8,4,6];%数据统计%矩阵最大最小值y=max(X);%求矩阵的最大值，min为最小值[y,k]=max(X);%求最大值，k为该值的坐标[y,k]=max(A,[],2);%A为矩阵，'2'时返回y每一行最大元素构成的列向量%均值和中值y=mean(X);%均值y=median(X);%中值y=mean(A,2);%'2'时返回y每一行均值构成的列向量；'1'时与上述相同y=median(A,2);%'2'时返回y每一行均值构成的列向量；'1'时与上述相同%排序Y=sort(A,1,'ascend');%sort（矩阵，dim，'method'）dim为1按列排序，为2按行排序；ascend为升序排序，descent为降序[Y,I]=sort(A,1,'ascend');%I保留了元素之前在A的位置%求和求累加累乘y=sum(X);%求和y=prod(X);%求积y=cumsum(X);%累加y=cumprod(X);%累乘%%%数据计算%最（极）值%多元函数在给定初值附近找最小值点x=fminsearch(fun,x0);%函数零点x=fzero(fun,x0);%给定初值x0附近寻找零点%%%符号对象创建%sym函数P=sin(pi/3);p=sym(p,'r');%用数值p创建符号变量P；%syms函数syms x;f=x^2+2*x+1;digits;%显示当前用于计算的精度digits(16);%改变精度，降低精度可以加快程序运算速度，减少空间占用a16=vpa(sqrt(2));%用vpa函数可以使用我们保存的精度a8=vpa(sqrt(2),8);%在vpa这一步控制精度，离开vpa后恢复精度%%
%符号多项式函数运算%*符号表达形式与相互转化%多项式展开整理g=expand(f);%展开h=collect(g);%整理h1=collect(f,x);%按照x整理（降幂）%因式分解展开质因数fac=factor(h);factor(12);%对12分解质因数%符号多项式向量形式与计算syms a b c;n=[a,b,c];roots(n);%求符号多项式的根n=[1,2,3];roots(n);%反函数fi=finverse(f,x);%%% 符号微积分limit(f,x,4);%x趋近于4limit(f,4);%默认变量趋近于4limit(f);%趋近于零limit(f,x,4,'left');%左极限%单变量求导n=1;fn=diff(f,x,n);%函数f对x变量的n阶导数
%多元偏导fxy=diff(f,x,y);%先对x偏导，再对y偏导；fxyz=diff(f,x,y,z);%符号积分int(f,x,1,2);%对函数f从1-2积分int(f,x);%对x不定积分%%%符号方程求解%一元方程eqn1=a*x==b;S=solve(eqn1);%多元方程eqn2 =x-y==a;eqn3=2*x+y==b;[sx,sy]=solve(eqn2,eqn3,x,y);[sxn,syn]=solve(eqn2,eqn3,x,y,'ReturnCondition',true);%非线性fsolveX=fsolve(fun,x0,optimset(option));%fun函数m文件名，x0求根初值，option选项这篇关于Matlab速通知识点（半小时速通）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
