实验四稀疏矩阵及其他特殊数组操作.docVIP

实验四 稀疏矩阵及其他特殊数组操作 一、实验目的 1．掌握生成多维数组的方法及其标识 2．掌握稀疏矩阵的创建及运算 3．使用元胞数组和结构数组 二、实验内容 1．多维数组 生成多维数组可以直接输入元素赋值生成，也可以由低维数组或由函数生成。 a=1:9 b=reshape(a,3,3) c=cat(3,b,b) c(18)=[] %删除第18个元素 查看三维数组c的元素存放顺序，可以看出三维数组是把第3维视做1页，先存放第1页的元素，在1页中先存放第1列的元素，再存放第2列的元素。 练习： 通过“全下标”元素赋值方式创建一个3行2列3页的三维数组。 由函数ones,zeros,rand和randn直接创建2行3列2页的三维数组。 已知三维数组A。 A(:,:,1) = 6 5 3 2 4 4 2 5 A(:,:,2) = 3 2 3 6 4 5 6 4 将三维数组A中第13个元素的重新赋值为1。用单下标及全下标两种方式赋值。 将三维数组A中第2行第4列所有页的元素重新赋值为9。 求数组A各维的大小以及返回数组A行数或列数的最大值。 将该数组A中第10个元素删除，观察数组A的变化。 创建三维数组B，第一页为，第二页为，第三页为。重排生成数组C为2行，3列，2页。 2、稀疏矩阵 创建稀疏矩阵 s=sparse([1 2 2 3 3 4],[1 1 2 2 3 3],[1 2 3 4 5 6]) 将稀疏矩阵与全元素矩阵转换 f=full(s) k=f+s %稀疏矩阵与全元素矩阵的运算，注意结果的显示方式。 h=f.*s %稀疏矩阵与全元素矩阵的运算，注意结果的显示方式。 whos %查看各变量 用图形观看稀疏矩阵的非零元素分布情况。 nnz(s) %返回非零元素个数 spy(s) 根据表示稀疏矩阵的矩阵A(A为具有稀疏特征的带状矩阵)，产生一个稀疏存储方式矩阵C。 B=[0 11 12;0 21 22;0 31 32 ;41 42 0;51 52 0] d=[-3;0;3] C=spdiags(B,d,5,6) 练习： 设，将X转化为稀疏存储方式。 根据表示稀疏矩阵的矩阵，用spconvert( )函数产生一个稀疏存储方式矩阵B。 创建1个5*5的稀疏矩阵A=，一个5*5全元素随机矩阵B，计算C=A+B，D=A.*B，查看A、B、C、D的存储空间。 已知线性方程组AX=b，其中，，运用稀疏存储矩阵的方式求其解。 3、元胞数组和结构数组的使用 元胞数组和结构数组的使用举例如下。 （1）创建结构数组表示3个学生的成绩。结构数组中有三个域分别为：姓名(name)，学号(Id)，成绩(scores)。 student(1)=struct(‘name’,’John’,’Id’,,’scores’,[85,96,74,82,68]) student(2)=struct(‘name’,’Rose’,’Id’,,’scores’,[95,93,84,72,88]) student(3)=struct(‘name’,’Billy’,’Id’,,’scores’,[72,83,78,80,83]) （2）修改学生2的第2个成绩为73。 student(2).scores(2)=73; student(2) （3）使用setfield命令进行上述修改。 （4）将scores域显示并计算平均成绩。 all_scores=cat(1,student.scores) average_scores=mean(all_scores) %mean为平均值函数，按列计算。 （5）将平均成绩放在元胞数组中，使用3种方法创建元胞数组。 方法1：average={‘平均成绩’,average_scores} 方法2：averageA(1)={‘平均成绩’} averageA(2)={average_scores} 方法3：averageB{1}=‘平均成绩’; averageB(2)=average_scores 注意：()和{}的用法。在元胞数组中A(1)表示第1个元胞元素，而A{1}表示第1个元胞元素中存放的内容。 （6）用图形cellplot( )函数和文字显示celldisp( )函数分别显示average的各元胞内容。 练习： 用结构体矩阵来存储4名学生的基本情况数据，每名学生的数据包括学号、姓名、专业和4门课程的成绩。 建立如图所示单元矩