Übersicht über Datentypen in MATLAB
In diesem Artikel über Datentypen in MATLAB werden wir eine sehr grundlegende Einführung in MATLAB geben und hauptsächlich über seine Datentypen sprechen. MATLAB ist eines der bekanntesten Software-Tools für die numerische Programmierung und wird weltweit eingesetzt. Es wird von MathWorks entwickelt und ist wahrscheinlich das beliebteste Software-Tool für Akademiker und Forschungszwecke. MATLAB wird an fast allen Hochschulen und Universitäten für Hochschulausbildungen in den Bereichen Wissenschaft, Technologie und Ingenieurwesen eingesetzt. MATLAB ist proprietär, was bedeutet, dass man eine Lizenz erwerben muss, um es zu verwenden.
Trotzdem ist MATLAB im Vergleich zu vielen anderen ähnlichen Open-Source-Technologien marktbeherrschend und bekannt für seine schnellere Ausführungsgeschwindigkeit, eine Vielzahl von Bibliotheken, die einen riesigen Bereich von Wissenschaft und Technik sowie Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Berechnung unterstützen. Das Ziel dieses Artikels ist es, MATLAB dem Erstanwender vorzustellen und ihn mit verschiedenen einfachen Anwendungskenntnissen vertraut zu machen.
MATLAB hat die folgenden Datentypen: -
- Numerische Typen.
- Zeichen und Strings.
- Datum (und Uhrzeit.
- Kategoriale Arrays.
- Tabellen.
- Fahrpläne.
- Strukturen.
- Zellenarrays.
- Funktionsgriffe.
- Kartencontainer.
- Zeitfolgen.
- Datentyp-Identifikation.
- Datentypkonvertierung.
Lassen Sie uns die Bedeutung der einzelnen Datentypen in MATLAB im Detail betrachten.
- Numerische Typen: - Unter diesem Typ sind Integer- und Gleitkomma- oder Bruchdaten zu verstehen
- Zeichen und Strings: - Text wird in Zeichen- und String-Arrays dargestellt
- Datum und Uhrzeit: - Dies enthält Felder mit Datums- und Uhrzeitwerten, die wieder in vielen verschiedenen Formaten wie TT / MM / JJJJ oder MM / TT / JJ usw. angezeigt werden können.
- Kategoriale Arrays: - Darunter befinden sich Arrays mit qualitativen Daten, z. B. eine Liste mit Werten aus einem endlichen Satz diskreter Stichproben oder Daten vom Typ nicht numerisch.
- Tabellen: - Arrays werden hier in tabellarischer Form dargestellt, deren benannte Spalten verschiedene Typen enthalten können, z. B. numerisch, kategorisch usw.
- Stundenpläne: - Zeitgestempelte Daten wie TT / MM / JJJJ / HR / MIN / SEK in Tabellenform.
- Strukturen: - Dieser vielseitigste und komplexeste Typ enthält Arrays mit benannten Feldern, die unterschiedliche Typen und Größen enthalten.
- Zellenarrays: - Dies ist wiederum ein Datentyp, bei dem ein Array Daten mit variablen Typen und Größen enthalten kann.
- Funktionshandles: - Mit solchen Datentypen können Variablen eine Funktion indirekt aufrufen.
- Kartencontainer: - Ähnlich wie das Wörterbuch in vielen Sprachen weisen solche Datentypen Objekte mit Schlüsseln auf, bei denen der Schlüssel auf Werte indiziert ist, bei denen die Schlüssel keine ganzen Zahlen sein müssen.
- Zeitreihen: - Zeitreihendaten haben einen bestimmten Typ, bei dem Datenvektoren über den Zeitraum abgetastet werden.
- Datentypidentifikation: - Mithilfe solcher Datentypen können wir den Datentyp einer Variablen bestimmen.
- Datentypkonvertierung: - Mit solchen Typen können wir viele Datentypen konvertieren, z. B. numerische Arrays, Zellenarrays, Zeichenarrays, Strukturen, Funktionshandles und Tabellen.
Schauen wir uns nun die einzelnen Typen genauer an
| Datentypen | Definition |
| Int8 | Dies wird als 8-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen bezeichnet |
| Uint8 | Dies ist eine 8-Bit-Ganzzahl ohne Vorzeichen |
| Int16 | 16-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen |
| Uint16 | 16 Bit vorzeichenlose Ganzzahl |
| Int32 | 32-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen |
| Uint32 | 32 Bit vorzeichenlose Ganzzahl |
| Int64 | 64-Bit-Ganzzahl mit Vorzeichen |
| Uint64 | 64-Bit-Ganzzahl ohne Vorzeichen |
| Single | Dies nennt man numerische Daten mit einfacher Genauigkeit |
| Doppelt | Dies sind numerische Daten mit doppelter Genauigkeit |
| logisch | Der logische Wert 0 oder 1 steht für wahr oder falsch |
| verkohlen | Zeichendaten wie Alphabete |
| Zellenarray | ein Array indizierter Zellen, in dem jede Zelle ein Array gleicher oder unterschiedlicher Dimensionen und unterschiedlichen Datentyps speichern kann |
| Struktur | Dies ähnelt eher einer C-Struktur, bei der jede Struktur ein benanntes Feld hat, in dem ein Array unterschiedlicher Größe oder Dimension und unterschiedlicher Datentypen gespeichert werden kann |
| Funktionshandle | Dies fungiert als Zeiger auf eine Funktion |
| Benutzerklassen | Solche Datentypen stellen Objekte dar, die aus einer benutzerdefinierten Klasse aufgebaut sind |
| Java-Klassen | Solche Typen stellen Objekte dar, die aus einer Java-Klasse aufgebaut sind. |
Beispiele: -
strg = 'Hello MATLAB!'
n = 234510
dbl = double(n)
unt = uint32(7891.50)
rrn = 15678.92347
cons = int32(rrn)
Ausgabe: -
strg = Hallo MATLAB! n = 234510dbl = 234510unt = 7901rrn = 15678.9cons = 15679
- In dem obigen Beispiel ist strng ein String-Datentyp, n ist ein numerischer Datentyp, dbl ist ein doppelter Datentyp, unt ist eine 32-Bit-Ganzzahl ohne Vorzeichen, rrn ist ein Datenbruch, der in eine ganze 32-Bit-Ganzzahl umgewandelt und als cons gespeichert wird.
Konvertierung von Datentypen in MATLAB
| Funktion | Zweck |
| verkohlen | Diese Funktion konvertiert von in ein Zeichenarray (String) |
| int2str | Diese Funktion konvertiert von ganzzahligen Daten in die Zeichenfolge |
| mat2str | Diese Funktion konvertiert von einer Matrix in einen String |
| num2str | Diese Funktion konvertiert von Zahl in Zeichenfolge |
| str2double | Diese Funktion konvertiert von einem String in einen Wert mit doppelter Genauigkeit |
| str2num | Diese Funktion konvertiert von String zu Zahl |
| native2unicode | Diese Funktion konvertiert von numerischen Bytes in Unicode-Zeichen |
| Unicode2Native | Diese Funktion konvertiert Unicode-Zeichen in numerische Bytes |
| base2dec | Diese Funktion wandelt die Zeichenfolge der Basis-N-Nummer in eine Dezimalzahl um |
| bin2dec | Diese Funktion wandelt eine Binärzahl in eine Dezimalzahl um |
| dec2base | Diese Funktion konvertiert von Dezimalzahl zu Basis-N-Zahl in Zeichenfolge |
| dec2bin | Diese Funktion konvertiert von einer Dezimalzahl in eine Binärzahl in einem String |
| dec2hex | Diese Funktion konvertiert eine Dezimalzahl in eine Hexadezimalzahl in einem String |
| hex2dec | Diese Funktion konvertiert hexadezimale Zahlen in Dezimalzahlen |
| hex2num | Diese Funktion konvertiert eine hexadezimale Zahlenfolge in eine Zahl mit doppelter Genauigkeit |
| num2hex | Diese Funktion konvertiert einzelne und doppelte Zeichenfolgen in hexadezimale IEEE-Zeichenfolgen |
| cell2mat | Diese Funktion konvertiert von einem Zellenarray in ein numerisches Array |
| cell2struct | Diese Funktion konvertiert vom Zellenarray zum Strukturarray |
| cellstr | Diese Funktion erstellt ein Zellenarray von Zeichenfolgen aus einem Zeichenarray |
| mat2cell | Diese Funktion konvertiert von Array zu Zellenarray mit möglicherweise unterschiedlich großen Zellen |
| num2cell | Diese Funktion konvertiert von Array zu Zellenarray mit gleichbleibender Zellengröße |
| struct2cell | Diese Funktion konvertiert von einer Struktur in ein Zellenarray |
Fazit
- Aus der obigen Diskussion und dem obigen Beispiel haben wir einen tiefen Einblick in die verschiedenen Datentypen der MATLAB-Programmiersprache erhalten. Jeder dieser Datentypen ist sehr wichtig, und MATLAB-Benutzer müssen die Eigenschaften und die Verwendung jedes dieser Datentypen genau verstehen, um effiziente MATLAB-Programme zu schreiben, die schnell, leistungsoptimiert und für zukünftige Anforderungen skalierbar sind.
- Anfängern wird empfohlen, viele dieser Syntaxen zu üben, damit sie ihre Verwendung und die jeweiligen Vor- und Nachteile verstehen. Eine solche Codierungspraxis ist wichtig, um eine große Kontrolle über jede Sprache zu haben und in der Lage zu sein, effiziente MATLAB-Codes zu schreiben.
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