最近在学Matlab，感觉里面一些基本的函数还是应该记住的。这个庞然大物作为一个商业软件，其强大的各种函数包可以满足各种工作要求，我对一些常见的函数做一些总结，随着不断的学习我也会对其进行补充。:)
1.多项式表达，求解
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p=[1 0 -3 5] #p表示降幂次数的多项式
- x=[1,2,3]
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polyval(p,x)........求多项式p在x的值
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roots(p)..............求p在复数域上的根
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conv(a,b) ............求多项式a,b的卷积
2.曲线拟合
- x=[1 2 3 4 5]
- y=[2 4 6 8 9]
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p=polyfit(x,y,n) 以n次多项式为模型进行拟合
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CFTOOL进行拟合
3.微积分
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F=@(x)(x.^3-2*x-5).........@(x)表示x为变量 F为x的函数，实际为匿名函数
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Q=quad(F,a,b)...................求F在（a,b）的数值积分
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int(被积函数,积分变量，下限，上限）多元积分转化为多次积分求解
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diff(微分函数，'微分变量',微分次数）
4.矩阵特性
[v,d]=eig(A).....................d是特征值,v是特征向量
a,b为矩阵 ax=b................x=a\b
B=inv(A)........................求A的逆矩阵
5.绘图
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ezplot(f,xmin,xmax)或ezplot(f,[xmin,xmax])......f可包含单个字符变量x的字符串或表达式，默认区间为（-2pi,2pi),如果包含x,y，画出图像是f(x,y)的图像。x,y区间也为（-2pi,2pi)
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fplot(func,lims,tol,'linespec',n) lims=[xmin,xmax]
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subplot(a,b,c)生成子图
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plot(x,y,'样式')
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plotyy(x1,y1,x2,y2,[fun])用字符串fun指定的绘图函数(有'plot','semilogx','semilogy','loglog','stem')
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plot3(x,y,z)三维图
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fplot(f,xinterval) f为表达式 绘制表达式图像
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refline(0,pi) 添加参考线 0，pi处各一条线
6.与excel交互
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[typ,desc,fmt]=xlsinfo(filename)获取文件类型，内部表名称，支持文件的软件版本
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[data,textdata]=xlsraed(filename),
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data=xlsread(filename,sheet,range)................data:数值数据,textdata:文字数据，sheet数据表
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[status,message]=xlswrite(filename,M,sheet,range).......M为写入变量的名称
7.杂
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cumprod(1:5) 1 2 6 24 120生成累乘数
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isscalar(A) 判断是不是数字
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warning('MESSAGE') display the warning message ‘MESSAGE’
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y=logspace(a,b,[n]) y=logspace([a,b,n])generates n points between decades 10^a and 10^b. 默认50
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grid on 添加网格线
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hist(x,50) 绘制x的频数分布直方图 ，50个柱子
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[fp,xp]=ecdf(x) xp为x从小到大排列的有序样本 fp为其累积频率
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ecdfhist(fp,xp,50)绘制频率直方图
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randsample(xvalue,100,true,xp) 离散一元分布随机数 true表示放回抽样
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nchoosek(a,b)Cab的组合数
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tabulate(x) 生成频率统计表
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all函数：检测矩阵中是否全为非零元素any函数：检测矩阵中是否有非零元素，如果有，则返回1，否则，返回0。用法和all一样语法：
B = all(A)
B = all(A, dim)
B = all(A)：如果A是一个向量，如果所有的元素都是非零的，则返回1，如果有一个元素为零，则返回0。如果A是一个矩阵，则返回一个行向量，用于检测每一列是否全为非零元素，如果某一列中有一个元素为零，则返回0，如果某一列中全为非零元素，则返回1，由此构成一个行向量。B = all(A, 1)返回一个行向量，可以认为all(A, 1)等价于all(A)B = all(A, 2) 返回一个列向量，用于检测每一行是否全为非零元素，如果某一行中有一个元素为零，则返回0，如果某一行中全为非零元素，则返回1，由此构成一个列向量。
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获取散点的包络线
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dt = DelaunayTri(x,y)
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k = convexHull(dt)
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plot(x,y, '.', 'markersize',10); hold on;
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plot(x(k), y(k), 'r'); hold off;
8.数据的描述性统计
score=score(score>0)
score_mean=mean(score)
s1=std(score,0)
score_max=max(score)
score_min=min(score)
score_range=range(score)
score_m1=quantile(score,[0.25,0.5,0.75])%分位数
score_mode=mode(score)
score_median=median(score)
score_cvar=std(score)/mean(score)%变异系数
A2=mean(score.^2)%二阶原点矩
B1=moment(score,1)%一阶中心矩
score_skewness=skewness(score)%计算样本偏度
cov(XY)计算协方差
corrcoef(XY)计算相关系数
