matlab条件判断语句,怎么判断两个矩阵相等的数据,matlab 判断两个矩阵相等

　　用matlab判断两个矩阵是否相等的例子

　　数学意义的相等

　　all(a653360 )==b):))

　　isequal(a，b)).

　　但是注意，B=A并不能保证isequal(a，B)为真。因为如果A包含NaN，那么根据定义它就是NaN) NaN。

　　甲=[1，南]

　　B=A

　　isequal(a，b)).

　　0

　　南==南

　　0

　　浮点数等式

　　对于浮点矩阵，判断两个矩阵是否正确相等是没有意义的。真正有意义的比较是比较两个矩阵是否足够接近。

　　全部(ABS (a): )-b):))

　　或者：

　　max(ABS(a653360 )-b ) : ) ) ) ) ) col

　　补充知识：之间的区别。在matlab的逆矩阵中

　　两者相对于实矩阵没有区别，都代表转置矩阵。

　　ctranspose:

　　表示复共轭排列，并且排列后虚部的符号相反。

　　移调：指非共轭排列，其后虚部不变。

　　以上用matlab判断两个矩阵是否相等的例子都是编辑分享的内容。希望大家可以参考一下。另外，请支持。

　　时间：2020年5月8日

　　本文阐释了python numpy的基本矩阵运算。分享出来供大家参考，如下：#！usr/dream waters/env python #编码：UTF-8 # numpy中矩阵的代码备注# 2018年5月29日15:43:40 #参考网址：http://cs231n.gigin学习python ub . io . python ub . importnumpyasnp #=====

　　Python matrix mat(函数的基本用法将目标数据类型转换为matrix 1。mat)和array)函数的区别Numpy函数库中有两种不同的数据类型(matrix和array array)。它们都可以用来处理由矩阵表示的数字元素，但它们看起来非常相似。但是，对这两种数据类型执行相同的数学运算可能会产生不同的结果。其中Numpy函数库的矩阵与MATLAB的矩阵是等价的。直接看一个3360 importnumpyasnpa=NP . mat( 1)3的例子；5 )

　　非零函数返回非零元素的目录。返回值是一个元组，两个值分别是两个维度，包含对应维度的非零元素的目录值。Importnumpyasnpa=NP.mat ([ 0，1，2，3，4，3，2，1，0]，[ 0，1 ]0)) x=a .非零(# (print x #用于提取# matrix中非零元素的坐标与此一一对应，#返回非零元素在矩阵中的位置，#

　　在np.linalg.norm(冷艳中求冬):linalg=线性代数(代数)，norm代表冷艳中的冬天。参数x_norm=np.linalg.norm(x) x，Orarm keepdims=False )x3:矩阵(或一维)的winter类型向量的winter day 3360矩阵ord:

　　3360 importnumpyasnpa=NP . arange(9)。整形(3，3 ) aout (31 ) 3360array ) [ 0，1，2 ]、[ 3，4，5 ]、[6]

　　python中科学计算包numpy中的矩阵组合需要以下两个函数：列的组合：np.column_stack()。函数参数是元组行的组合：np.row_stack)，函数参数是tuple importnumpyasnpa=NP . arange(8)。重塑(4)。

　　如果经常读取大量的数字文件(比如深度学习训练数据)，可能需要将数据保存为Numpy格式，然后直接使用Numpy读取。比转换前快多了。描述如何将常用保存数据保存到二进制文件和文本文件中。1。二进制文件。npy/。npz(另存为numpy.save)，并将数组保存为二进制文件。保存格式保存numpy.save(file，Arave allow_pickle=True，fix_imports=True)文件。npy参数：文件名/文件路径数组：

　　np .非零函数是用来获取numpy中数组array的非零元素的位置(数组索引)的函数。一般来说，这个函数的分析和例程可以在help(np .非零)上看到。但由于convention是英文的缩写，非常难读，所以本文将英文翻译成中文，进行简单易懂的解释。非零(A)返回数组A的非零元素的索引值数组)1)是二维元组数组，其中只有A的非零元素有索引值，这些非零元素没有索引值：(2)2)是二维元组数组，元组数组包含一维数组数组。

　　Numpy矩阵必须是二维的，但是numpyarrays(ndar arrays)也可以是多维的(1D，2D，3DND)。matrix是Array的一个小分支，array.impays

　　对于numpy矩阵，有三种常用的矩阵展开方法：1。使用matrix对象的c_ method展开列，使用matrix对象的r_ method展开行。2.insert由2.numpy扩展库提供(使用函数并用轴参数指定行或列。3.使用3.numpy扩展库的row_stack的column_stack)函数来扩展列。以上基于Python numpy的矩阵展开法，都是编辑分享的内容。希望可以作为参考。另外，请给我们您的支持。

　　常见应用场景：条件：A的形状为[4，2]，B的形状为[5，2]:安装A的所有行，减去B的所有行(广播操作)0 )=B1的形状为[1，5，2] A1-B1其他例子：wh=NP.random.randint) 1