數值資料
三個點在結尾表示連着下一行繼續寫
整型
uint8函數轉換為無符号8位整數，int8函數轉換為帶符号8位整數
matlab快速入門（學習筆記，圖檔加少量文字解釋）數值資料矩陣基本運算字元串特殊矩陣矩陣變換矩陣求值矩陣特征值矩陣的存儲方式順序結構選擇結構循環結構函數遞歸匿名函數互動式繪圖（好用！！）繪圖圖形标注統計圖三維曲線三維曲面資料統計分析多項式運算資料插值曲線拟合 
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擷取資料類型
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複數
直接6+8i，跟平常寫數學一樣
預設雙精度
format輸出格式
預設為short
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名字可以為其他，不一定就是a
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e的x次方，填入的數是x
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以角度為機關sin後面加個d即可
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ceil()向上取整，取大于等于該數的第一個整數
floor()向下取整，取小于等于該數的第一個整數
fix()舍小數取整
取餘rem(,)
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sqrt()開根号
pi是圓周率
單引号連接配接與雙引号間隔
矩陣
矩陣建立
分号結束目前行
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本質是矩陣的加法
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冒号表達式
矩陣也可以用
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…
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分别是1,1
3,1
2,2
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利用冒号表達式獲得子矩陣
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end運算符表示某一維的末尾元素下标
取第一行和第四行的第三列到最後一列
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ones()函數建立全1陣zeros建立全零陣
repmat()函數反複使用矩陣
B = repmat(A,m,n)
不斷複制A矩陣，B矩陣大小
行為m個A
列為n個A
可以把A看成一個機關
B大小是m*n個A
例子：
A =
1 2 3
4 5 6
B = repmat(A,2,3)
B =
1 2 3 1 2 3 1 2 3
4 5 6 4 5 6 4 5 6
1 2 3 1 2 3 1 2 3
4 5 6 4 5 6 4 5 6
基本運算
算術運算
左除\右除/
非奇異矩陣即存在 逆矩陣
反之無
左除1\4==4
右除1/4=0.25
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.^2即矩陣内全部元素變成平方之後的大小，
^适用于方陣和标量
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.*點乘 和 * 乘
乘 * 用的是是矩陣乘法
點乘 . * 用的是對應元素相乘，1*(-1),2*0…
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類似bool
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與或非
非9==0
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對角陣
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上三角矩陣
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什麼叫矩陣轉置
例如，第2行第4列的轉置後變成第4行第2列
實部不變，虛部反号即 a+ib 與 a-ib 為複共轭關系
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矩陣的翻轉
左右翻轉：第一列與最後一列交換，第二列與倒數第二列交換
左右翻轉：第一行與最後一行交換，第二行與倒數第二行交換
以此類推
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方陣的行列式
行列式的定義和計算
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稀疏存儲方式
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資料的輸入
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for
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在變量欄按住ctrl鍵選擇多個變量，先選的為自變量，在左上角的繪圖選項會有已經畫好的各種圖，
繪圖
二維曲線
plot函數
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有時候我們自己定義的步長不夠精确，很容易有誤差，fplot就是自動根據震蕩幅度幫我們搞步長
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text函數先寫标記點的坐标，然後寫标記的内容
gtext函數寫完标記内容直接會讓你在圖形上面選擇标記内容的放置位置
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就是右上角這個小框框
matlab快速入門（學習筆記，圖檔加少量文字解釋）數值資料矩陣基本運算字元串特殊矩陣矩陣變換矩陣求值矩陣特征值矩陣的存儲方式順序結構選擇結構循環結構函數遞歸匿名函數互動式繪圖（好用！！）繪圖圖形标注統計圖三維曲線三維曲面資料統計分析多項式運算資料插值曲線拟合 axis函數控制坐标屬性
二維圖形可以省略後面兩個輸入
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hold on在原有圖形基礎上新增
hold off就是重新整理原視窗
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心形曲線
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條形圖bar()
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下面這個x意思是在-3到3每隔0.2為一個區間
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ex向量控制扇形，1就突出來，0是正常的，如圖中黃色扇形突出來了
legend最後兩個屬性搭配使用，控制那個提示表的擺放位置，例子中的east當然就是靠右邊了
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filled是實心填充标記點，不寫預設為空心
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meshgrid()函數生成平面網格資料
簡單說就是在三維空間中展示多個二維的線，Y矩陣的每一行存放對應的一條線，也就是後面那張圖我們看到五條線依次排列
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求矩陣的最大max()最小min()元素
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補充
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四則運算conv()乘法，deconv()除法
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matlab快速入門（學習筆記，圖檔加少量文字解釋）數值資料矩陣基本運算字元串特殊矩陣矩陣變換矩陣求值矩陣特征值矩陣的存儲方式順序結構選擇結構循環結構函數遞歸匿名函數互動式繪圖（好用！！）繪圖圖形标注統計圖三維曲線三維曲面資料統計分析多項式運算資料插值曲線拟合 求值polyval()
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matlab快速入門（學習筆記，圖檔加少量文字解釋）數值資料矩陣基本運算字元串特殊矩陣矩陣變換矩陣求值矩陣特征值矩陣的存儲方式順序結構選擇結構循環結構函數遞歸匿名函數互動式繪圖（好用！！）繪圖圖形标注統計圖三維曲線三維曲面資料統計分析多項式運算資料插值曲線拟合 matlab快速入門（學習筆記，圖檔加少量文字解釋）數值資料矩陣基本運算字元串特殊矩陣矩陣變換矩陣求值矩陣特征值矩陣的存儲方式順序結構選擇結構循環結構函數遞歸匿名函數互動式繪圖（好用！！）繪圖圖形标注統計圖三維曲線三維曲面資料統計分析多項式運算資料插值曲線拟合 求根roots()
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一維插值interp1()
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X是行向量，Y是列向量，Z可以了解為函數值已知的樣本點
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z2就是更進一步插值了，把步長減少為50，效果不錯！
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曲線拟合
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然後再加上這三天的真正大小，可以看出有時候隻使用拟合沒太大意義
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插值要求逼近函數樣本點，而拟合隻要求總體誤差最小
結果形式不同：
插值分段進行逼近，無統一的逼近函數（貪心），而拟合整體逼近，有确定的逼近函數
側重點不同：
插值一般用于樣本區間内的計算，拟合不僅是區間内，還可以預測後面的發展趨勢，從統計資料中總結一般性經驗
應用場合不同：
樣本為精确資料則使用插值，統計資料（人口）或存在誤差的資料就拟合
