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1、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:1>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。2>由函数ones,zer
2、os,rand和randn直接创建2行3列2页的三维数组。3>已知三维数组A。A(:,:,1)=65324425A(:,:,2)=32364564(1)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。(2)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。(3)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。(1)将该数组A中第10个元素删除,观察数组A的变化。2>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(1)创建稀疏矩阵>>s=sparse([122334],[112233],[
3、123456])(2)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(3)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)(4)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=[01112;02122;03132;41420;51520]>>d=[-3;0;3]>>C=spdiags(B,d,5,6)练习:1>设,将X转化为稀
4、疏存储方式。2>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。1>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。2>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’,’20030115’,’s
5、cores’,[85,96,74,82,68])>>student(2)=struct(‘name’,’Rose’,’Id’,’20030102’,’scores’,[95,93,84,72,88])>>student(3)=struct(‘name’,’Billy’,’Id’,’20030117’,’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_sc
6、ores=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
7、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:1>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。2>建立如图所示单元矩阵B并回答有关问题。(单元矩阵B中第一个元胞为数值1,第二个元胞为数值1到9的行向量用函数重新排列成3*3的矩阵。第三个元胞内容为字符串“brenden”,第四个元胞内容为嵌入的元胞数组,该元胞数组大小为3*3,具体内容为{12,34,2;54,21,3;4,23,67})(1)size(B)和
8、ndims(B)的值分别