矩阵创建

特殊矩阵创建方式：- eye(m, n)：创建 m 行 n 列的单位矩阵- ones(m, n)：创建 m 行 n 列的元素全为 1 的矩阵- zeros(m, n)：创建 m 行 n 列的零矩阵- []：创建空矩阵

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

Matlab提供了多种方法快速创建矩阵和数组。这些方法不仅简单高效，还能满足各种数据处理需求。

一、矩阵的创建矩阵在Matlab中可以通过多种方式生成：直接输入元素；使用语句和函数生成；从外部文件导入；在M文件中编写生成代码。每种方法都有其适用的场景和优势。

标量：单个数字，可表示为实值或自然数。 向量：包含多个元素的有序数组，可使用NumPy库创建。 矩阵：二维数组，可使用NumPy库创建，可用.shape()和.transpose()函数进行操作。 张量：多维数组，在机器学习和深度学习中广泛使用。

TexTab.txt文件自动生成包含LaTeX表格代码，可直接复制粘贴到LaTeX文档中。表格中的数据取自作为参数提供的矩阵。

MATLAB提供了多种函数用于创建矩阵，包括空阵[ ]、随机矩阵rand、单位矩阵eye、全0矩阵zeros和全1矩阵ones。

（2）创建符号矩阵的子阵方法，需要确保每一列的元素字符串长度相同。

虽然 C 程序员可以使用多种 mex 和引擎函数，但 Fortran 程序员却一直缺乏相应的工具。 mxCreateSparseLogicalMatrix 函数的 Fortran 版本终于填补了这一空白，让 Fortran 程序员也能轻松创建具有指定参数的稀疏逻辑矩阵。 该函数提供了两种测试驱动程序： mexTestCreateSparseLogicalMatrix.for: 用于测试 mex 函数。 engTestCreateSparseLogicalMatrix.for: 用于测试引擎应用程序。 值得注意的是，由于 mex 例程和引擎应用程序的实现方式不同，mxCreateSpar

kb = 200; kd = 0; a = zeros(16); for i = 1:12 if i + 4 == 6 || i + 4 == 7 || i + 4 == 10 || i + 4 == 11 a(i + 4, i) = -kd; else a(i + 4, i) = -kb; end end for i = 1:12 if i == 6 || i == 7 || i == 10 || i == 11 a(i, i + 4) = -kd; else a