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用Matlab编写一个文件,要求输入矩阵a=[1 2 3;4 5 6],输出平均数,标准差,秩

function [mean_a,std_a,rank_a]=myfun(a)% 函数文件,输入矩阵a=[1 2 3;4 5 6],输出平均数,标准差,秩vect_a=a(:); % 把矩阵变成向量mean_a=mean(vect_a); % 求均值std_a=std(vect_a); % 求标准差rank_a=rank(a); % 队矩阵求秩

矩阵为A,比如你要导入Excel的数据就是A=[] 在括号里粘入你想要的数据就行平均数是mean(A);标准差是std(A);秩是rank(A).

只说主要步骤了:1、均值mean(mean(a))%matlab存储矩阵是以列存储的(可以百度一下matlab的“索引”),mean()用于向量均值,所以mean(a)得到a的各个列向量的均值,结果是1x3的向量,再用一次mean可得均值.2、if 特征值(比如

方法1.在matlab中有一个函数eig() 是求矩阵特征值和特征向量的,可以直接来用.代码如下(为了直观看出我给你用图画出来) clear; a=[1 4 5 2; 1/4 1 3 1/3; 1/5 1/3 1 1/4; 1/2 3 4 1]; %max_eigvalue=max(real(eig(a))); %这个是最大的特征值

就是b取a的第3、2、1行,所有列,就是b是a上下翻转的矩阵,相当于b=flipud(a)

1、如楼上所说,高维矩阵是个解决方法,不过和你说的要求略有不一样 另外就是用元胞数组,例如 a = cell(5,5);a{1,1} = eye(4); 这样a是5*5的元胞数组,其中第一行第一列为4*4的单位阵,对于a的其他元素同样可以定义为矩阵2、这样的矩阵不能直接运算,里面的元素可以

a=[1 2 3 4 5 6 7 8]b=num2str(a)b(b==' ')=[]c=str2num(['0.' b])

%输入数据列a%改成你的数据a=[1 2 3 ];%所有数据的和sum=0;%所有数据的平方和qsum=0;%开始计算%数据个数s=length(a);for i=1:1:s sum=sum+a(i); qsum=qsum+a(i)*a(i);end%计算平均值E=sum/s;%计算方差=平方的平均数-平均数的平方Dx=qsum/s-E*E;%计算标准差dx=sqrt(Dx);%显示disp('序列的平均数为:');disp(E);disp('序列的方差为:');disp(Dx);disp('序列的标准差为:');disp(dx);

不是很了解你的意思,如果一个彩色图像,那像素点就有红绿蓝三个值,那到底是求什么的标准差呢?下面的程序是先把图像转为灰度图像,当然也可以不转换,把所以值都转换成一个单列矩阵后再求标准差,反正大概就是这么个意思I=imread('A.jpg');%读取图像I=rgb2gray(I);%转为灰度图像imshow(I);%显示图像syms i j;i=25; j=25;%定义矩形有中心点(25,25)J=I(i-2.5:i+2.5,j-2.5:j+2.5);%将矩形的值赋给JJ=J(:)%将J转换为一列std(J)%求标准差

一. matlab里和随机数有关的函数:(1) rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数(2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声(3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列(4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小

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