实验四 稀疏矩阵及其他特殊数组操作.doc

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=1:9b=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,zeros,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) = 6 5 3 2 4 4 2 5A(:,:,2) = 3 2 3 6 4 5 6 4（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。（4） 将该数组A中第10个元素删除，观察数组A的变化。4 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(1 2 2 3 3 4,1 1 2 2 3 3,1 2 3 4 5 6)(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=0 11 12;0 21 22;0 31 32 ;41 42 0;51 52 0d=-3;0;3C=spdiags(B,d,5,6)练习：1 设，将X转化为稀疏存储方式。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。3 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。4 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,scores,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_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：averageB1=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A1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ndim