matlab中size函数用法(Matlab中mean函数的使用)
mean函数是求数组的均值语法,我来为大家科普一下关于matlab中size函数用法?下面希望有你要的答案,我们一起来看看吧!
matlab中size函数用法
mean函数是求数组的均值。
语法
M = mean(A)
M = mean(A,'all')
M = mean(A,dim)
M = mean(A,vecdim)
M = mean(___,outtype)
M = mean(___,NaNflag)
沿其运算的维度,指定为正整数标量。如果未指定值,则默认值是大小不等于 1 的第一个数组维度。维度 dim 表示长度减至 1 的维度。size(M,dim) 为 1,而所有其他维的大小保持不变。
以一个二维输入数组 A 为例。如果 dim = 1,则 mean(A,1) 返回包含每一列中元素均值的行向量。
如果 dim = 2,则 mean(A,2) 返回包含每一行中元素均值的列向量。
当 dim 大于 ndims(A) 或者 size(A,dim) 为 1 时,mean 返回 A。
维度向量,指定为正整数向量。每个元素代表输入数组的一个维度。指定的操作维度的输出长度为 1,而其他保持不变。
以 2×3×3 输入数组 A 为例。然后 mean(A,[1 2]) 返回一个 1×1×3 数组,其元素是 A 的每个页面的均值。
outtype 输出数据类型
'default' double,除非输入数据类型为 single、duration 或 datetime,在此情况下输出为 'native'
'double' double,除非数据类型为 duration 或 datetime,在此情况下不支持 'double'
'native' 与输入相同的数据类型,除非
输入数据类型为 logical,在这种情况下,输出为 double
输入数据类型为 char,在这种情况下不支持 'native'。
均值
对于由 N 标量观测值组成的随机变量向量 A,均值定义为
说明
M = mean(A) 返回 A 沿大小不等于 1 的第一个数组维度的元素的均值。
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。
M = mean(A,dim) 返回维度 dim 上的均值。例如,如果 A 为矩阵,则 mean(A,2) 是包含每一行均值的列向量。
M = mean(A,vecdim) 计算向量 vecdim 所指定的维度上的均值。例如,如果 A 是矩阵,则 mean(A,[1 2]) 是 A 中所有元素的均值,因为矩阵的每个元素都包含在由维度 1 和 2 定义的数组切片中。
M = mean(___,outtype) 使用前面语法中的任何输入参数返回指定的数据类型的均值。outtype 可以是 'default'、'double' 或 'native'。
M = mean(___,nanflag) 指定在上述任意语法的计算中包括还是忽略 NaN 值。mean(A,'includenan') 会在计算中包括所有 NaN 值,而 mean(A,'omitnan') 则忽略这些值。
示例
矩阵列均值
创建一个矩阵并计算每列的均值。
A = [0 1 1; 2 3 2; 1 3 2; 4 2 2]
A = 4×3
0 1 1
2 3 2
1 3 2
4 2 2
M = mean(A)
M = 1×3
1.7500 2.2500 1.7500
矩阵行均值
创建一个矩阵并计算每行的均值。
A = [0 1 1; 2 3 2; 3 0 1; 1 2 3]
A = 4×3
0 1 1
2 3 2
3 0 1
1 2 3
M = mean(A,2)
M = 4×1
0.6667
2.3333
1.3333
2.0000
三维数组的均值
创建一个包含 1 到 10 之间整数的 4×2×3 数组,并沿第二个维度计算均值。
A = gallery('integerdata',10,[4,2,3],1);
M = mean(A,2)
M =
M(:,:,1) =
9.5000
6.5000
9.5000
6.0000
M(:,:,2) =
1.5000
4.0000
7.5000
7.5000
M(:,:,3) =
7.0000
2.5000
4.0000
5.5000
数组页面的均值
创建一个三维数组并计算每页数据(行和列)的均值。
A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
M1 = mean(A,[1 2])
M1 =
M1(:,:,1) =
1.2500
M1(:,:,2) =
6
M1(:,:,3) =
3.2500
从 R2018b 开始,要计算一个数组的所有维度上的均值,可以在向量维参数中指定每个维度,或使用 'all' 选项。
M2 = mean(A,[1 2 3])
M2 = 3.5000
Mall = mean(A,'all')
Mall = 3.5000
单精度数组的均值
创建一个由 1 组成的单精度向量并计算其单精度均值。
A = single(ones(10,1));
M = mean(A,'native')
M = single
1
结果也是单精度值。
class(M)
ans =
'single'
不包括 NaN 的均值
创建一个向量并计算其均值,不包括 NaN 值。
A = [1 0 0 1 NaN 1 NaN 0];
M = mean(A,'omitnan')
M = 0.5000
如果不指定 'omitnan',则 mean(A) 会返回 NaN。
,免责声明:本文仅代表文章作者的个人观点,与本站无关。其原创性、真实性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容文字的真实性、完整性和原创性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并自行核实相关内容。文章投诉邮箱:anhduc.ph@yahoo.com