Übersicht über die mittlere Funktion in Matlab
MATLAB ist eine Sprache für das technische Rechnen. Wie die meisten von uns zustimmen werden, ist eine benutzerfreundliche Umgebung ein Muss, um die Aufgaben des Rechnens, Visualisierens und schließlich des Programmierens zu integrieren. MATLAB bietet eine Umgebung, die nicht nur einfach zu bedienen ist, sondern auch die Lösungen, die wir erhalten, in mathematischen Notationen, mit denen die meisten von uns vertraut sind. In diesem Artikel werden wir die mittlere Funktion in Matlab detailliert behandeln.
Zu den Anwendungen von MATLAB gehören (aber nicht ausschließlich)
- Berechnung
- Entwicklung von Algorithmen
- Modellieren
- Simulation
- Prototyp entwickeln
- Datenanalyse (Analyse und Visualisierung von Daten)
- Technische und wissenschaftliche Grafiken
- Anwendungsentwicklung
MATLAB stellt dem Benutzer eine Reihe von Funktionen zur Verfügung. In diesem Artikel wird eine leistungsstarke Funktion mit der Bezeichnung "Mean-Funktion" beschrieben.
Syntax der mittleren Funktion in Matlab
Lassen Sie uns die Syntax der mittleren Funktion in MATLAB verstehen
- M = Mittelwert (X)
- M = Mittelwert (X, dunkel)
- M = Mittelwert (X, vecdim)
- M = Mittelwert (___, outtype)
- M = Mittelwert (___, Nanoflagge)
Lassen Sie uns nun alle diese anhand von Beispielen nacheinander verstehen
Beachten Sie jedoch, dass Matrizen in MATLAB die folgenden Dimensionen haben:
1 = Zeilen, 2 = Spalten, 3 = Tiefe
Beschreibung der mittleren Funktion in Matlab
1. M = Mittelwert (X)
- Diese Funktion gibt den Mittelwert aller Elemente von 'X' entlang der Dimension des Arrays zurück, die kein Singleton ist, dh die Größe ist ungleich 1 (es wird die erste Dimension berücksichtigt, die kein Singleton ist).
- mean (X) gibt den Mittelwert der Elemente zurück, wenn X ein Vektor ist.
- mean (X) gibt einen Zeilenvektor mit dem Mittelwert jeder Spalte zurück, wenn X eine Matrix ist.
- Wenn X ein mehrdimensionales Array ist, wird Mittelwert (X) entlang der ersten Array-Dimension ausgeführt, deren Größe kein Singleton (ungleich 1) ist, und alle Elemente werden als Vektoren behandelt. Diese Dimension wird zu 1 und die Größe anderer Dimensionen wird nicht geändert.
Beispiel
X = (2 3 5; 4 6 1; 6 2 4; 1 2 7)
So,
Lösung : M = Mittelwert (X) = 3, 2500, 3, 2500, 4, 2500
Da hier die Dimension nicht erwähnt wird, wird der Mittelwert entlang der Zeilenelemente genommen (für die erste Menge von Zeilenelementen erhalten wir (2 + 4 + 6 + 1) geteilt durch 4, dh 3, 2500 und so weiter)
2. M = Mittelwert (X, dunkel)
Diese Funktion ergibt den Mittelwert entlang der Bemaßung dim. Die übergebene Dimension ist eine skalare Größe.
Beispiel
X = (3 2 4; 1 5 2; 2 6 0; 3 7 5)
So,
Lösung
3. M = Mittelwert (X, vecdim)
Diese Funktion berechnet den Mittelwert auf der Grundlage der Dimensionen, die im vecdim-Vektor angegeben sind. Zum Beispiel. Wenn wir eine Matrix haben, dann ist der Mittelwert (X, (1 2)) der Mittelwert aller in A vorhandenen Elemente, da jedes Element der Matrix A in der durch die Dimensionen 1 definierten Schicht des Arrays enthalten ist & 2 (Wie bereits erwähnt, beachten Sie bitte, dass Dimension 1 für Zeilen und 2 für Spalten gilt.)
Beispiel
Lassen Sie uns zuerst ein Array erstellen:
X (:, :, 1) = (3 5; 2 6);
X (:, :, 2) = (2 7; 1 3);
Wir müssen M = mean (X, (1, 2)) finden
Lösung: M1 =
M1 (:, :, 1) = 4
M1 (:, :, 2) = 3, 2500
Es gibt auch eine neue Funktion in MATLAB, beginnend mit R2018b.
Dies hilft uns, den Mittelwert über alle Dimensionen des Arrays zu berechnen. Wir können einfach 'alle' als Argument an unsere Funktion übergeben.
Wenn wir also das oben erwähnte Beispiel erneut betrachten und die Funktion M = mean (X, 'all') verwenden, erhalten wir die Ausgabe als 3.6250 (was eigentlich der Mittelwert von 4 und 3.25 ist, der oben erhalten wurde).
4. M = Mittelwert (___, outtype)
Es werden alle Eingabeargumente der vorherigen Syntax verwendet und der Mittelwert mit dem angegebenen Datentyp (outtype) zurückgegeben.
Der Ausgabetyp kann aus den folgenden drei Typen bestehen:
- Standard
- Doppelt
- Eingeborener
Lassen Sie uns dies unter 2 Szenarien verstehen:
- Wenn ein Argument native ist
- Wenn das Argument "doppelt" ist
Beispiel 1 (Argument ist native)
X = int32 (1: 5);
M = Mittelwert (A, 'native')
Lösung:
M = int32
3
Wobei int32 der native Datentyp der Elemente von X ist und 3 der Mittelwert der Elemente von 1 bis 5 ist
Beispiel 2 (Argument ist "double")
X = Einsen (5, 1);
M = Mittelwert (X, 'doppelt)
Lösung:
M = 1
Hier können wir die Ausgabeklasse überprüfen, indem wir Folgendes verwenden: class (M), was 'double' zurückgibt
5. M = Mittelwert (___, Nanoflagge)
Diese Funktion legt fest, ob NaN-Werte von der Berechnung früherer Syntaxen ausgeschlossen oder eingeschlossen werden sollen.
Es gibt die folgenden 2 Typen:
- Mittelwert (X, 'omitNaN'): Alle NaN-Werte werden in der Berechnung nicht berücksichtigt
- Mittelwert (X, 'includeNaN'): Es werden alle NaN-Werte in die Berechnung einbezogen .
Beispiel
Definieren wir einen Vektor X = (1 1 1 NaN 1 NaN);
M = Mittelwert (A, 'omitnan')
Lösung: Hier ist die Ausgabe, die wir erhalten, der Mittelwert aller Werte nach dem Entfernen der NaN-Werte, dh '1'.
Wie wir also sehen können, ist MATLAB ein System, dessen grundlegendes Datenelement ein Array ist, das keine Dimensionierung erfordert. Dies ermöglicht es uns, Rechenprobleme zu lösen, insbesondere Probleme mit Matrix- und Vektorformulierungen.
Im Vergleich zum Schreiben eines Programms in einer skalaren und nicht interaktiven Sprache wie C ist dies alles in erheblich kürzerer Zeit erledigt.
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