Matlab常用函数用法总结（持续更新，源自MathWorks）

Matlab——常用函数的用法总结(部分直接摘自mathwork，持续更新)

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• Matlab——常用函数的用法总结(部分直接摘自mathwork，持续更新)
• 一、绘图篇 1.图像显示形式 ①figure（创建图窗窗口） ②subplot（多个子图画在同一个图窗中） 2.频数图与直方图 ①hist（不推荐hist，推荐使用histogram） ②histogram 3.散点图 ①scatter（绘制散点图） 4.曲线绘制 ①plot（二维曲线） 5.图像附加说明 ①title（添加标题） ②xlabel（为 x 轴添加标签） ③ylabel（为 y 轴添加标签） ④legend（在坐标区上添加图例） ⑤suptitle（添加标题） 二、矩阵的特殊操作篇 1.查找 ①find 2.容量 ①length 三、数理统计篇 1.统计量 ①mean（均值） ②median（中位数） ③std（样本标准差） ④var（样本方差） ⑤range（极差） ⑥moment（中心距） ⑦skewness（偏度） ⑧kurtosis（峰度） 2.概率分布 ①norm， χ 2 \chi^2 χ2，t，F分布 3.参数估计 四、微积分篇 1.函数求导（多元函数求偏导） ①diff（差分和近似导数）(多元函数求偏导) 五、数值分析篇 1.拟合 ①polyfit（多项式曲线拟合） 2.插值 ①csape（三次样条插值） 其他 ①subs（换元） ②expand（展开所有括号） ③eval（执行文本中的 MATLAB 表达） ④poly2sym（由系数向量创建符号多项式） ⑤polyval（多项式计算）

一、 绘图 篇

1.图像显示形式

①figure（创建图窗窗口）

figure：使用默认属性值创建一个新的图窗窗口。生成的图窗为当前图窗(当前图窗就是你下一次的画图命令就在当前图窗中画图)。

f = figure(___)：返回 Figure 对象f。可使用 f 在创建图窗后查询或修改其属性。

figure(f)：将Figure 对象 f 指定的图窗作为当前图窗，并将其显示在其他所有图窗的上面

figure(Name,Value)：使用一个或多个名称-值对组参数修改图窗的属性 ——指定可选的、以逗号分隔的 Name,Value 对组参数。Name 为参数名称，Value 为对应的值。Name 必须放在单引号 (’ ') 中。您可以指定多个名称-值对组参数，如 Name1,Value1,…,NameN,ValueN。（详见figure属性） —— figure(‘Name’,‘Results’) 将图窗的名称设置为 ‘Results’。 —— figure(‘Color’,‘white’) 创建具有白色背景的图窗。 ——figure(‘position’,[500,200,500,500]);可绘制区域的位置和大小，指定为 [left,bottom,width,height] 形式的向量（一般不用指定窗口的位置与大小，使用默认即可）， left：主画面左边缘到窗口的内部左边缘的距离 bottom：主画面下边缘到窗口的内部下边缘的距离 width：左右内部边缘之间的距离 height：上下内部边缘之间的距离 一些颜色参数供参考

②subplot（多个子图画在同一个图窗中）

subplot(m,n,p)：将当前图窗划分为 m×n 网格，并在 p 指定的位置创建坐标区。第一个子图是第一行的第一列，第二个子图是第一行的第二列，依此类推。如果指定的位置已存在坐标区，则此命令会将该坐标区设为当前坐标区。 subplot(m,n,p,‘replace’)：删除位置 p 处的现有坐标区并创建新坐标区。

2.频数图与 直方图

①hist（不推荐hist，推荐使用histogram）

[N,X] = hist(Y,M)：创建向量（行、列均可）Y 的频数直方图。它将区间[min(Y),max(Y)]等分为M 份（缺省时M 设定为10），N 返回M 个小区间的频数，X 返回M 个小区间的中点。

②histogram

histogram(X,nbins)：创建向量（行、列均可）X 的频数直方图，nbins指定划分的份数

3. 散点图

①scatter（绘制散点图）

scatter(x,y)：在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图。该类型的图形也称为气泡图。

scatter(x,y,sz)：指定圆大小。要绘制大小相等的圆圈(默认sz=36)，请将 sz 指定为标量。要绘制大小不等的圆，请将 sz 指定为长度等于 x 和 y 的长度的向量。

scatter(x,y,sz,c)：指定圆颜色。要以相同的颜色绘制所有圆圈(默认c=[0,0,1])，请将 c 指定为颜色名称或 RGB 三元组。要使用不同的颜色，请将 c 指定为向量或由 RGB 三元组组成的三列矩阵。

scatter(___,mkr)：指定标记类型。"___"是指可以将 ‘mkr’ 选项与前面语法中的任何输入参数组合一起使用。 一些"mkr"参数供参考

4.曲线绘制

①plot（二维曲线）

plot(X,Y)：创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图 ——如果 X 和 Y 都是向量，则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。 ——如果 X 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。 ——如果 X 或 Y 中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot 函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。 ——如果 X 或 Y 之一为标量，而另一个为标量或向量，则 plot 函数会绘制离散点。但是，要查看这些点，您必须指定标记符号，例如 plot(X,Y,‘o’)。

plot(X,Y,LineSpec)：设置线型、标记符号和颜色。 ——线型、标记和颜色，指定为包含符号的字符向量或字符串。符号可以按任意顺序显示。您不需要同时指定所有三个特征（线型、标记和颜色）。例如，如果忽略线型，只指定标记，则绘图只显示标记，不显示线条。 ——示例： ‘:or’ 是带有圆形标记的红色点线，您可以按任意顺序颠倒它们，如：’:or’也可以写成’r:o’; ——线型、标记和颜色的相应符号表示

plot(X1,Y1,LineSpec1,…,Xn,Yn,LineSpecn)：设置每个线条的线型、标记符号和颜色。 ——您可以混用 X、Y、LineSpec 三元组和 X、Y 对组,例如：plot(X1,Y1,X2,Y2,LineSpec2,X3,Y3)。

plot(___,Name,Value) 使用一个或多个 Name,Value 对组参数指定线条属性。有关属性列表，请参阅 Line 属性。可以将此选项与前面语法中的任何输入参数组合一起使用。名称-值对组设置将应用于绘制的所有线条。 ——名称-值对组参数：里面的属性内容太多了，若要使用请移步mathwork：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plot.html#namevaluepairarguments

5.图像附加说明

①title（添加标题）

title(txt)：在当前坐标区中显示标题txt。

②xlabel（为 x 轴添加标签）

xlabel(txt)：当前坐标区或图的 x 轴添加标签。重新发出 xlabel 命令会将旧标签替换为新标签。 xlabel(target,txt)：为指定的目标对象添加标签。

③ylabel（为 y 轴添加标签）

ylabel(txt)：当前坐标区或图的 y 轴添加标签。重新发出 ylabel 命令会将旧标签替换为新标签。 ylabel(target,txt)：为指定的目标对象添加标签。

④legend（在坐标区上添加图例）

legend(label1,…,labelN)：设置图例标签。以字符向量或字符串列表形式指定标签，例如 legend(‘Jan’,‘Feb’,‘Mar’)。

例：

x=[1,2];
y1=[3,4];
y2=[4,3];
plot(x1,y1,x1,y2);
legend('y = x+2','y = -x+5');

⑤suptitle（添加标题）

suptitle(txt)：为图窗添加标题。 ——当您调用函数subplot，将多个子图画在同一个图窗中，且希望在这图窗上添加标题，而不是在子图上添加标题时，suptitle函数就十分适用

二、矩阵的特殊操作篇

1.查找

①find

k = find(X)：返回矩阵 X 中每个非零元素的序号(先列后行)组成的列向量

k = find(X,n)：回矩阵 X 中前n个非零元素的序号(先列后行)组成的列向量

k = find(X,n,‘last’)：回矩阵 X 中后n个非零元素的序号(先列后行)组成的列向量

2.容量

①length

length(X)：返回 X 中最大数组维度的长度。对于向量，长度仅仅是元素数量。对于具有更多维度的数据，长度为 max(size(X))。空数组的长度为零。

三、数理统计篇

1.统计量

①mean（均值）

mean(X)：返回X的均值 ——如果 A 是向量，则 mean(A) 返回元素均值。 ——如果 A 为矩阵，那么 mean(A) 返回包含每列均值的行向量。 ——如果 A 是多维数组，则 mean(A) 沿大小不等于 1 的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。此维度会变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。

M = mean(A,‘all’)：计算 A 的所有元素的均值。此语法适用于 MATLAB® R2018b 及更高版本。

②median（中位数）

M = median(A)：返回 A 的中位数值。 ——如果 A 为向量，则 median(A) 返回 A 的中位数值。 ——如果 A 为非空矩阵，则 median(A) 将 A 的各列视为向量，并返回中位数值的行向量。 ——如果 A 为 0×0 空矩阵，median(A) 返回 NaN。 ——如果 A 为多维数组，则 median(A) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量。此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。

M = median(A,‘all’)：计算 A 的所有元素的中位数。此语法适用于 MATLAB® R2018b 及更高版本。

③std（样本 标准 差）

S = std(A)：返回 A 沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素的标准差。 ——如果 A 是观测值的向量，则标准差为标量。 ——如果 A 是一个列为随机变量且行为观测值的矩阵，则 S 是一个包含与每列对应的标准差的行向量。 ——如果 A 是一个多维数组，则 std(A) 会沿大小不等于 1 的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。默认情况下，标准差按 N-1 实现归一化，其中 N 是观测值数量。

④var（样本方差）

V = var(A)：返回 A 中沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素的方差。 ——如果 A 是一个观测值向量，则方差为标量。 ——如果 A 是一个其各列为随机变量、其各行为观测值的矩阵，则 V 是一个包含对应于每列的方差的行向量。 ——如果 A 是一个多维数组，则 var(A) 会将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量。此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。默认情况下，方差按观测值数量 -1 实现归一化。 ——如果 A 是一个标量，则 var(A) 返回 0。 ——如果 A 是一个 0×0 的空数组，则 var(A) 将返回 NaN。

⑤range（极差）

y=range (x)：返回 x 中样本数据的最大值和最小值之间的差。 ——如果 x 是一个向量，那么 range (x)就是 x 中值的范围。 ——如果 x 是一个矩阵，那么 range (x)就是一个行向量，包含 x 中每一列的范围。 ——如果 x 是一个多维数组，那么 range 沿着 x 的第一个非单点维度运算，把这些值当作向量。 这个维度的大小变成了1，而所有其他维度的大小保持不变。 ——如果 x 是第一维为0的空数组，那么 range (x)返回一个大小与 x 相同的空数组。

⑥moment（中心距）

m = moment(X,order)：返回 x 的中心矩， ——如果 x 是一个向量，那么矩(x，阶)返回一个标量值，即 x 中元素的 k 阶中心矩。 ——如果 x 是一个矩阵，那么矩(x，阶)返回一个行向量，其中包含 x 中每一列的 k 阶中心矩。 ——如果 x 是一个多维数组，那么矩(x，阶)沿 x 的第一个非单维运算。

⑦skewness（偏度）

y=skewness (x)：返回 x 的样本偏斜度。如果 x 是一个向量，那么 skewness (x)返回一个标量值，即 x 中元素的偏斜度。如果 x 是一个矩阵，那么 skewness (x)返回一个行向量，其中包含 x 中每一列的样本偏斜度。如果 x 是一个多维数组，那么 skewness (x)沿 x 的第一个非单维运算。

⑧kurtosis（峰度）

k = kurtosis(X)：返回 x 的样本峰度，如果 x 是一个向量，那么峰度(x
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