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我的开源项目之Matlab/Octave转Python工具(motopy)

目录Motopy介绍安装快速开始指定输入输出文件夹指定替代函数日志信息缩进motopy的使用要求已实现的转换矩阵,数组和元胞的创建矩阵,数组和元胞的切片函数说明Motopy介绍motopy是一款功能强大(😊自吹吧)的Matlab/Octave转PYthon工具.在转换的过程中,自动执行转换后的python语句,保证转换过程的正确性.例如下述Matlab/Octave代码:a=ones(1,3);b=a';c=a*b;将转换为:importnumpyasnpa=np.ones((1,3))b=a.Tc=a@b变量a和b的值类型均为数组类型.所以在转换第三条语句c=a*b时,将会转换为:c=a@b

我的开源项目之Matlab/Octave转Python工具(motopy)

目录Motopy介绍安装快速开始指定输入输出文件夹指定替代函数日志信息缩进motopy的使用要求已实现的转换矩阵,数组和元胞的创建矩阵,数组和元胞的切片函数说明Motopy介绍motopy是一款功能强大(😊自吹吧)的Matlab/Octave转PYthon工具.在转换的过程中,自动执行转换后的python语句,保证转换过程的正确性.例如下述Matlab/Octave代码:a=ones(1,3);b=a';c=a*b;将转换为:importnumpyasnpa=np.ones((1,3))b=a.Tc=a@b变量a和b的值类型均为数组类型.所以在转换第三条语句c=a*b时,将会转换为:c=a@b

时序预测 | MATLAB实现趋势外推时间序列预测(含移动平均、指数平滑对比)

时序预测|MATLAB实现趋势外推时间序列预测(含移动平均、指数平滑对比)目录时序预测|MATLAB实现趋势外推时间序列预测(含移动平均、指数平滑对比)基本介绍程序设计学习总结参考资料基本介绍MATLAB实现趋势外推时间序列预测(含移动平均、指数平滑对比)。时间序列预测法其实是一种回归预测方法,属于定量预测,运用过去的时间序列数据进行统计分析,推测出事物的发展趋势。程序设计移动平均%----

Matlab读取csv绘制多条曲线,多颜色及图例设置

数据示例如下,其中A列为x轴,B、C、D为对应y值,并分别绘制曲线 示例代码如下%%绘制曲线%1、读取文件input_file='C:\Users\Administrator\Desktop\test.csv';dataset=readtable(input_file);%读取x、y值x=table2array(dataset(:,1));B=table2array(dataset(:,2));C=table2array(dataset(:,3));D=table2array(dataset(:,4));fig=figure;%常用颜色为b蓝色;g绿色;r红色;c青色;m品红;y黄色;k黑色;

MATLAB入门教程(5):矩阵中索引的使用方法

前言 代码粘贴后并不好看,故使用图片粘贴如下。代码部分是我在MATLAB里面加的注释版本(使用版本为MATLABR2022a) 一、矩阵的索引(提取单元素) 我们知道矩阵是有很多数字组成的,那么每个数字都有其对应的位置。如下我们创建一个矩阵A这是一个两行三列的矩阵,其中每个数字都可以对应一个坐标例如:0.8147对应(1,1),0.9134对应(2,2),0.0975对应(2,3)那我们也就可以利用坐标完成对矩阵的索引矩阵的索引使用如下我们想提取矩阵中第二行第三列的元素作为新的变量x,代码如下x=A(2,3) 这里我们补充一个知识点我们用end可以作为关键字代表最后一个元素,x=A(end,3

MATLAB入门教程(5):矩阵中索引的使用方法

前言 代码粘贴后并不好看,故使用图片粘贴如下。代码部分是我在MATLAB里面加的注释版本(使用版本为MATLABR2022a) 一、矩阵的索引(提取单元素) 我们知道矩阵是有很多数字组成的,那么每个数字都有其对应的位置。如下我们创建一个矩阵A这是一个两行三列的矩阵,其中每个数字都可以对应一个坐标例如:0.8147对应(1,1),0.9134对应(2,2),0.0975对应(2,3)那我们也就可以利用坐标完成对矩阵的索引矩阵的索引使用如下我们想提取矩阵中第二行第三列的元素作为新的变量x,代码如下x=A(2,3) 这里我们补充一个知识点我们用end可以作为关键字代表最后一个元素,x=A(end,3

Matlab数学建模常用算法及论文插图绘制模板资源合集

最近有很多朋友咨询我关于Matlab论文插图绘制方面的问题。问了一下,这些朋友中,除了写博士论文的,大部分都是要参加美赛的。这让我突然想起,自己曾经为了水论文,购买过一批Matlab数学建模的资料。想了想,自己应该也用不到了,索性借此机会,拿出来分享给大家(考虑到版权以及我账号属性的问题,一些内容就不在这里分享的)。资源主要包括两部分内容:1.Matlab数学建模常用算法这部分内容涵盖了数学建模问题中分类判别、评价决策、优化控制、预测预报等常用的大部分算法,具体地,像最小二乘、K-means、遗传算法、粒子群算法、随机森林算法、神经网络,等等,都在其中。篇幅问题,这里只展示一部分:2.Matl

Matlab实现矩阵的QR分解和奇异值分解

QR分解1.安装并运行matlab软件;2.在命令窗口行输入需要进行QR分解的矩阵,并输入求秩及进行QR分解的函数,如下图;3.点击回车键,则可得Q及R矩阵;4.若要查看之前所输入的矩阵及所获得的相关变量,可从右侧工作区窗口查看;5.单击需要查看的变量名,则相关变量会被显示在主窗口区域;6.也可在命令行窗口输入相关变量名进行查看,例如;查看该矩阵的秩;!在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/3cdd72ffc39342518a489b3fb8d7b42d.png)奇异值分解1.在命令行窗口输入需要进行奇异值分解的矩阵,并输入矩阵求秩及求奇异值的公式,如下

Matlab错误:表达式无效。请检查缺失的乘法运算符、缺失或不对称的分隔符或者其他语法错误。要构造矩阵,请使用方括号而不是圆括号。

错误:表达式无效。请检查缺失的乘法运算符、缺失或不对称的分隔符或者其他语法错误。要构造矩阵,请使用方括号而不是圆括号。原因:选中了matlab右侧工作区的变量空间,叉掉去即可。 

LSTM多变量时序预测MATLAB代码模板

单序列:http://t.csdn.cn/GKZbWLSTM时间序列预测,多输入单输出;数据:https://pan.quark.cn/s/3548fcf2d502%%1.环境清理clear,clc,closeall;%2.导入数据,多序列,多输入单输出%有"自己设定"的一行,要根据自己数据设定值D=readmatrix('副本data.xlsx');%"自己设定"%要求一行为一组,最后一列为输出data=D;data1=data;%%3.数据处理nn=130;%训练数据集大小,"自己设定"numTimeStepsTrain=floor(nn);%nn数据训练,N-nn个用来验证[data_i