多维数组

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。

多维数组的可视化有点头疼？cprintf这个小工具挺适合你。它能把各种类型的 ND 数组，比如数值型、稀疏矩阵、结构体、甚至元胞混合数组，都转成清爽的 2D 字符表格。嗯，格式灵活，标签、分隔符、文件模板都能自定义，输出还能直接保存。要快速整理数据或者做点前端展示的准备工作，蛮方便的。

多维数组的方差-协方差矩阵不好搞？其实只要你摸清了怎么把它向量化，效率能高一截。这个资源教你怎么按列顺序把对角线和对角线下方的元素堆起来，生成一个漂亮的列向量。嗯，挺适合搞统计建模或者在大规模数据时提速用的。vech函数对多维支持不太行，这里作者搞了个自定义方法，还附带了vechmd.zip，可以直接上手。你要是经常用 MATLAB，爱折腾多维数组，值得一看。

二维数组(II) 二维数组，可对应至一个 X - Y 二维平面坐标，如下图所示： Y(行)：代表二维数组的行坐标，用来定位在数组中的具体行数。 X(列)：代表二维数组的列坐标，用来定位在数组中的具体列数。 在 MATLAB 中，通过二维数组的索引可以精确地访问和操作数据，帮助我们高效地进行矩阵运算与数据分析。二者结合，让我们能够在 MATLAB 中轻松处理 多维数组。

介绍了一种高效的计算多维数组线性索引的方法，该方法利用MEX技术实现了C语言代码与MATLAB的接口调用，相较于MATLAB内置的sub2ind函数，该方法在处理大规模数据时展现出显著的性能优势。经测试，该方法的计算速度相较于sub2ind函数提升显著，尤其在处理高维数组时优势更为明显。该方法的实现代码简洁易懂，方便用户根据实际需求进行修改和扩展。

Matlab作为一种强大的数学软件，其多维数组功能不仅限于简单的数据存储和计算，还涵盖了广泛的应用领域。从科学研究到工程设计，多维数组在Matlab中的灵活运用，极大地提升了数据处理和分析的效率与精度。

我编写了一个MATLAB程序，用于对多维数组进行归一化处理。网上现有的程序要么过于复杂，要么不符合我的需求，因此我自己动手编写了一个。这个.m文件可以实现对每一列数据进行独立的归一化，确保每列数据都在0到1之间。与其他程序整体归一化不同，这种方法避免了大数吞小数的问题。程序非常简单，适合供学习参考使用。

如果你刚接触NumPy，创建数组的操作其实简单。你只需要用numpy.array()来创建一个数组，比如：import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])就能创建一个包含 1 到 5 的数组。这个操作挺常见的，尤其是数据和机器学习领域，数组运算的灵活性让你能快速大数据。不过，NumPy的厉害之处不仅仅在于它能创建普通的数组，还能创建多维的数组，也就是常说的矩阵。例如，创建一个 2x3 的矩阵只要这样做：matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])你看，简单吧？这种方式适合做线性代数相关的运算，了，你也可以

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

ORACLE 的 nIDAYE 教程挺有料的，尤其是对多维和性能优化有需求的你，建议抽空看看。内容基本围着官方的脉络走，文档结构也比较清晰，适合想系统搞懂 Oracle 底层玩法的人。讲 Essbase 和 OLAP 那块，不止是原理，还有落地方案，搭配的参考文章也都蛮实用的。 ORACLE 的官方教程写得还挺全面，尤其是对数据库性能卡顿、查询慢这些老问题，它讲得挺到位。你会看到不少关于Oracle Engine实现细节的资料，像engine-oracle.c源码那篇，就挺适合想搞明白引擎内部逻辑的同学。 像你要搞Oracle OLAP或Essbase，推荐直接看《Oracle 多维方案指南》