Какие есть циклы в Матлаб, что такое Zeros в MatLab, как выйти из цикла
В официальной документации к Матлаб синтаксис цикла «for» описан таким образом:
Syntax
for index = values
program statemens
end
Если перевести на русский язык описание цикла, то получаем следующее:
Syntax
for =
end
Рассмотрим несколько простых примеров использования цикла «for» в Матлаб.
for d = 100: 1.0: 0.0
disp(d)
end
В этом примере мы запустили цикл, при котором программа будет перебирать числа от 100 до 0 с шагом 1 и выводить их на экран. Программа начнет отсчет со 100 и остановится на 0.
Еще один просто й пример использования цикла «for»:
Syntax
d = [3 6 5 3 6 9 5 3 1 0];
n = d(1);
for i=1:length(d)
if n
n = d(i);
end
end
disp(n)
В этом цикле мы запускаем счетчик «i» и меняем его значение от 1 до 10 с шагом 1. Результат выводим на экран.
Вообще, цикл «for» в Матлаб часто используется в тех случаях, когда нужно перебирать числовые значения в определенном диапазоне с определенным шагом.
Цикл «while. end» в Матлаб
В официальной документации к Матлаб можно найти такой шаблон цикла «while. end»:
Syntax
while expression
program statements
end
Если перевести на русский и понятный язык это описание цикла, то получим следующее:
Syntax
while
end
Рассмотрим простой пример использования цикла «while. end» в Матлаб:
Syntax
exp = 100;
while exp > 1
exp = exp-1
end
В этом примере мы имеем цикл «while. end», который будет выполнять действие «exp=exp-1» до тех пор, пока соблюдается условие «exp>1». Таким образом, мы получаем цикл, который будет работать до тех пор, пока соблюдаются условия цикла. Как только условия станут ложными, работоспособность цикла сразу прервется.
Что такое «zeros» в Матлаб?
- векторы — формируются односоставными массивами;
- матрицы — формируются двусоставными массивами;
- тензоры — формируются многосоставными массивами.
- «zeros» — генерирует хранилище, состоящее из нулей;
- «ones» — генерирует хранилище, состоящее из единиц;
- «eye» — генерирует матрицу, состоящую из единиц;
- «rand» — генерирует хранилище компонентов, распределяемых по равномерному принципу;
- «randn» — генерирует хранилище компонентов, распределяемых по нормальному принципу;
- «cross» — реализует произведение нескольких векторов;
- «kron» — реализует произведение тензоров;
- «linspace» — генерирует однолинейное хранилище из равноотстоящих компонентов;
- «logsoace» — генерирует компоненты логарифмической решетки;
- «meshgrid» — генерирует компоненты двусоставной и трехсоставной решетки;
- «:» — формирует векторы и подматрицы.
Заключение
Матлаб, хоть и специфический, но очень интересный язык программирования. Его нет смысла изучать, если вы хотите программировать приложения или веб-сайты. Но если вам нужно проанализировать какие-то технические данные и вывести их понятным графиком, то Матлаб — это то, что нужно.
Сегодня мы рассмотрели какие циклы бывают в Матлаб, а также что такое «zeros». В следующих статьях мы продолжим изучение этого языка.
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
MathCAD. MatLab
Следующая функция
обеспечивает создание таких матриц:
• zeros(n) – возвращает матрицу размера n?n, содержащую нули. Если n –
не скаляр, то появится сообщение об ошибке;
• zeros(m,n) или zeros([m n]) – возвращают матрицу размера m?n, со
стоящую из нулей;
• zeros(d1,d2,d3,…) или zeros([d1 d2 d3…]) – возвращают массив из
нулей размера d1?d2?d3?… ;
• zeros(size(A)) – возвращает массив нулей того же размера и размерно
сти, что и A.
Пример:
>> D=zeros(3,2)
D=
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
0
0
0
0
Чаще всего применяются квадратные единичные матрицы, но последние мо
гут быть и неквадратными, что и видно из приведенного примера.
0
0
0
4.1.2. Создание матрицы
с единичными элементами
Для создания матриц, все (а не только диагональные) элементы которых – едини
цы, используется функция ones:
• ones(n) – возвращает матрицу размера n?n, все элементы которой – еди
ницы. Если n – не скаляр, то появится сообщение об ошибке;
• ones(m,n) или ones([m n]) – возвращают матрицу размера m?n, состоя
щую из единиц;
4.1.4. Создание линейного массива
равноотстоящих точек
Функция linspace формирует линейный массив равноотстоящих узлов. Это по
добно оператору :, но дает прямой контроль над числом точек. Применяется
в следующих формах:
• linspace(a,b) – возвращает линейный массив из 100 точек, равномерно
распределенных между a и b;
• linspace(a,b,n) – генерирует n точек, равномерно распределенных
в интервале от a до b.
196
Пример:
>> M=linspace(4,20,14)
M=
Columns 1 through 7
4.0000
5.2308
6.4615
Columns 8 through 14
12.6154 13.8462 15.0769
Операции с векторами и матрицами
Создание матриц с заданными свойствами
197
7.6923
16.3077
8.9231
17.5385
10.1538
18.7692
11.3846
20.0000
4.1.5. Создание вектора равноотстоящих
в логарифмическом масштабе точек
Функция logspace генерирует вектор равноотстоящих в логарифмическом мас
штабе точек. Она особенно эффективна при создании вектора частот. Это лога
рифмический эквивалент оператора : и функции linspace:
• logspace(a,b) – возвращает вектор строку из 50 равноотстоящих в ло
гарифмическом масштабе точек между декадами 10а и 10b;
• logspace(a,b,n) – возвращает n точек между декадами 10a и 10b;
• logspace(a,pi) – возвращает точки в интервале между 10а и . Эта функ
ция очень полезна в цифровой обработке сигналов.
Zeros matlab что это
Серия iPhone от Apple редко чем удивляет. Когда вы получаете новый iPhone, общее впечатление, скорее всего, будет очень похожим на ваше предыдущее устройство. Однако всё совсем не так в лагере владельцев устройств на Android. Существуют телефоны Android всех форм и размеров, не говоря уже о разных ценовых категориях. Другими словами, Android-телефон может подойти многим. Однако поиск лучших телефонов на Android может быть сложной задачей.
zeros
X = zeros( n ) returns an n -by- n matrix of zeros.
X = zeros( sz1. szN ) returns an sz1 -by-. -by- szN array of zeros where sz1. szN indicate the size of each dimension. For example, zeros(2,3) returns a 2-by-3 matrix.
X = zeros( sz ) returns an array of zeros where size vector sz defines size(X) . For example, zeros([2 3]) returns a 2-by-3 matrix.
X = zeros( ___ , typename ) returns an array of zeros of data type typename . For example, zeros(‘int8’) returns a scalar, 8-bit integer 0 . You can use any of the input arguments in the previous syntaxes.
X = zeros( ___ ,’like’, p ) returns an array of zeros like p ; that is, of the same data type (class), sparsity, and complexity (real or complex) as p . You can specify typename or ‘like’ , but not both.
Examples
Matrix of Zeros
Create a 4-by-4 matrix of zeros.
X = zeros(4)
X = 4×4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3-D Array of Zeros
Create a 2-by-3-by-4 array of zeros.
X = zeros(2,3,4); size(X)
ans = 1×3 2 3 4
Clone Size from Existing Array
Create an array of zeros that is the same size as an existing array.
A = [1 4; 2 5; 3 6]; sz = size(A); X = zeros(sz)
X = 3×2 0 0 0 0 0 0
It is a common pattern to combine the previous two lines of code into a single line:
X = zeros(size(A));
Specify Data Type of Zeros
Create a 1-by-3 vector of zeros whose elements are 32-bit unsigned integers.
X = zeros(1,3,'uint32')
X = 1x3 uint32 row vector 0 0 0
class(X)
ans = 'uint32'
Clone Complexity from Existing Array
Create a scalar 0 that is complex like an existing array instead of real valued.
First, create a complex vector.
p = [1+2i 3i];
Create a scalar 0 that is complex like p .
X = zeros('like',p)
X = 0.0000 + 0.0000i
Clone Sparsity from Existing Array
Create a 10-by-10 sparse matrix.
p = sparse(10,10,pi);
Create a 2-by-3 matrix of zeros that is sparse like p .
X = zeros(2,3,'like',p)
X = All zero sparse: 2x3
Clone Size and Data Type from Existing Array
Create a 2-by-3 array of 8-bit unsigned integers.
p = uint8([1 3 5; 2 4 6]);
Create an array of zeros that is the same size and data type as p .
X = zeros(size(p),'like',p)
X = 2x3 uint8 matrix 0 0 0 0 0 0
class(X)
ans = 'uint8'
Clone Distributed Array
If you have Parallel Computing Toolbox™, create a 1000-by-1000 distributed array of zeros with underlying data type int8 . For the distributed data type, the ‘like’ syntax clones the underlying data type in addition to the primary data type.
p = zeros(1000,'int8','distributed');
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile . connected to 6 workers.
Create an array of zeros that is the same size, primary data type, and underlying data type as p .
X = zeros(size(p),'like',p);
class(X)
ans = 'distributed'
underlyingType(X)
ans = 'int8'
Input Arguments
n — Size of square matrix
integer value
Size of square matrix, specified as an integer value.
- If n is 0 , then X is an empty matrix.
- If n is negative, then it is treated as 0 .
Data Types: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
sz1. szN — Size of each dimension (as separate arguments)
integer values
Size of each dimension, specified as separate arguments of integer values.
- If the size of any dimension is 0 , then X is an empty array.
- If the size of any dimension is negative, then it is treated as 0 .
- Beyond the second dimension, zeros ignores trailing dimensions with a size of 1 . For example, zeros(3,1,1,1) produces a 3-by-1 vector of zeros.
Data Types: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
sz — Size of each dimension (as a row vector)
integer values
Size of each dimension, specified as a row vector of integer values. Each element of this vector indicates the size of the corresponding dimension:
- If the size of any dimension is 0 , then X is an empty array.
- If the size of any dimension is negative, then it is treated as 0 .
- Beyond the second dimension, zeros ignores trailing dimensions with a size of 1 . For example, zeros([3 1 1 1]) produces a 3-by-1 vector of zeros.
Example: sz = [2 3 4] creates a 2-by-3-by-4 array.
Data Types: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
typename — Data type (class) to create
‘double’ (default) | ‘single’ | ‘logical’ | ‘int8’ | ‘uint8’ | .
Data type (class) to create, specified as ‘double’ , ‘single’ , ‘logical’ , ‘int8’ , ‘uint8’ , ‘int16’ , ‘uint16’ , ‘int32’ , ‘uint32’ , ‘int64’ , ‘uint64’ , or the name of another class that provides zeros support.
p — Prototype of array to create
array
Prototype of array to create, specified as an array.
Data Types: double | single | logical | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
Complex Number Support: Yes
Extended Capabilities
C/C++ Code Generation
Generate C and C++ code using MATLAB® Coder™.
Usage notes and limitations:
Dimensions must be nonnegative real integers.
GPU Code Generation
Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.
Usage notes and limitations:
- Dimensions must be nonnegative real integers.
HDL Code Generation
Generate VHDL, Verilog and SystemVerilog code for FPGA and ASIC designs using HDL Coder™.
Dimensions must be nonnegative real integers.
Thread-Based Environment
Run code in the background using MATLAB® backgroundPool or accelerate code with Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool .
This function fully supports thread-based environments. For more information, see Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.
GPU Arrays
Accelerate code by running on a graphics processing unit (GPU) using Parallel Computing Toolbox™.
Usage notes and limitations:
- You can specify typename as ‘gpuArray’ . If you specify typename as ‘gpuArray’ , the default underlying type of the array is double . To create a GPU array with underlying type datatype , specify the underlying type as an additional argument before typename . For example, X = zeros(3,datatype,’gpuArray’) creates a 3-by-3 GPU array of zeros with underlying type datatype . You can specify the underlying type datatype as one of these options:
- ‘double’
- ‘single’
- ‘logical’
- ‘int8’
- ‘uint8’
- ‘int16’
- ‘uint16’
- ‘int32’
- ‘uint32’
- ‘int64’
- ‘uint64’
For more information, see Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox) .
Distributed Arrays
Partition large arrays across the combined memory of your cluster using Parallel Computing Toolbox™.
Usage notes and limitations:
- You can specify typename as ‘codistributed’ or ‘distributed’ . If you specify typename as ‘codistributed’ or ‘distributed’ , the default underlying type of the returned array is double . To create a distributed or codistributed array with underlying type datatype , specify the underlying type as an additional argument before typename . For example, X = zeros(3,datatype,’distributed’) creates a 3-by-3 distributed matrix of zeros with underlying type datatype . You can specify the underlying type datatype as one of these options:
- ‘double’
- ‘single’
- ‘logical’
- ‘int8’
- ‘uint8’
- ‘int16’
- ‘uint16’
- ‘int32’
- ‘uint32’
- ‘int64’
- ‘uint64’
For more information, see Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox) .
Version History
Introduced before R2006a