1.max()函數

max()函數
可以分為幾種情況：

• 如果是一個行矩陣或一列數字，返回的是該列或該行的最大值
• 如果是求矩陣的最大值，則返回的是該矩陣每一列的最大值
• 對于求矩陣A和矩陣B的最大值(兩矩陣的維數相同)，返回的是同一維度的矩陣。

A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; %A矩陣 B = [34, 45, 23; 56, 67, 78; 12, 56, 90]; %B矩陣 max(A, B);%輸出結果 %ans = % 34 45 23 % 56 67 78 % 12 56 90%創建一個三維矩陣C C(:, :, 1) = [1, 2, 3; 5, 6, 3; 2, 6, 2]; C(:, :, 2) = [3, 2, 5; 6, 7, 8; 2, 4, 1];

2.min()函數

與max()函數的應用相同

3.求和、乘積和差分

sum(); %求和函數

• 可以求一個行向量的和
• 可以求矩陣的每一行的和
• 求矩陣A的每列的累積和：cumsum(A);

乘積：
prod();
cumsum(A);

差分：又名差分函數或差分運算，差分的結果反映了離散量之間的一種變化，是研究離散數學的一種工具，常用函數差近似表示導數
他將原函數f(x) 映射到 f(x + a) - f(x + b).差分運算相應于微分運算
差分對應于離散，微分對應于連續

diff()函數； diff(x); %求出每一項的差分，即前一項減去后一項, x[i] - x[i-1]; diff(A); %A代表矩陣，如果是二維矩陣，則diff(A) = A(2:m, :) - A(1:m-1, :) **如果計算的差分作為導數的近似值，則必須除以兩點之間的距離的距離**

4.統計命令

求向量x的算術平均值 : mean(x);
mean(A, dim); %表示求矩陣A的第幾維的算術平均值
A = [1, 2, 4; 5, 3, 6; 3, 7, 8];
mean(A); %輸出每一列的平均值
輸出：ans = 3 4 6
median(A); %求向量x中元素的中值
median(A, dim);
std(A); %求向量x中元素的標準差
std(A, dim);

協方差：
cov(x); %求x向量的協方差
相關矩陣：即相關系數矩陣，其中矩陣各列間的是由相關系數構成，如：相關系數第i行、第j列的元素是原矩陣的第i行、第j列的相關系數
》》》相關系數的求解：

corrcoef(A); %求相關矩陣
corrcoef(x, y); %等同于corrcoef([x, y])，x和y是列向量

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数值分析和统计的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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