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roberto.alfieri:pub:matlab
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roberto.alfieri:pub:matlab [06/10/2020 12:16] roberto.alfieri [Matlab/Octave] |
roberto.alfieri:pub:matlab [11/11/2020 10:29] (versione attuale) roberto.alfieri [Programmazione] |
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|---|---|---|---|
| Linea 98: | Linea 98: | ||
| columns(A) #Determina il numero di colonne (solo Octave) | columns(A) #Determina il numero di colonne (solo Octave) | ||
| length(A) #Dimensione massima della matrice | length(A) #Dimensione massima della matrice | ||
| + | r=8 | ||
| + | c=4 | ||
| zeros(r,c) #Matrice rxc di 0 | zeros(r,c) #Matrice rxc di 0 | ||
| ones(r,c) #Matrice rxc di 1 | ones(r,c) #Matrice rxc di 1 | ||
| Linea 129: | Linea 131: | ||
| [[ https://it.wikipedia.org/wiki/Distribuzione_normale | Distribuzione Normale ]] (wp) | [[ https://it.wikipedia.org/wiki/Distribuzione_normale | Distribuzione Normale ]] (wp) | ||
| <code> | <code> | ||
| - | X=randn(r,c) #Matrice rxc di casuali con distribuzione normale (mean=0, std=1) | + | c=2 |
| - | m=mean(A) #Valor medio di ogni colonna di A | + | r=10 |
| - | s=std(A) #Deviazione standard di ogni colonna A | + | RN=randn(r,c) #Matrice rxc di casuali con distribuzione normale (mean=0, std=1) |
| - | std(A(:,2)) #Std della seconda colonna | + | m=mean(RN) #Valor medio di ogni colonna di X |
| - | normpdf(X,m,s) #Densita' di prob. per ogni elemento di X, con mean=m e std=s | + | s=std(RN) #Deviazione standard di ogni colonna X |
| - | X=abs(rand(1,20))*10 ; # Crea un vettore di 20 numeri casuali tra 0 e 10 | + | std(RN(:,2)) #Std della seconda colonna |
| - | Y=hist(X,10); # Suddivide l'intervallo del vettore in 10 intervalli e calcola le frequenze | + | # |
| + | X=[-3.14:0.1:3.14] | ||
| + | Y=normpdf(X,m,s) #Densita' di prob. per ogni elemento di X, con mean=m e std=s | ||
| + | plot(X,Y) | ||
| + | # | ||
| + | X=randn(1,200)*10+5 ; # Crea un vettore di 200 numeri random con distribuzione normale, con valor medio=5 e std=10 | ||
| + | hist(X,10); # Suddivide l'intervallo del vettore in 10 intervalli, calcola e disegna le frequenze | ||
| </code> | </code> | ||
| ==== Distribuzione di Poisson ==== | ==== Distribuzione di Poisson ==== | ||
| Linea 150: | Linea 158: | ||
| x=[0:10] | x=[0:10] | ||
| y = poisspdf(x,1.5); # determina la densità di probabilità per i valori in x con Lambda=1.5 | y = poisspdf(x,1.5); # determina la densità di probabilità per i valori in x con Lambda=1.5 | ||
| - | plot(x,y,'+'); # plot della curva | + | bar(x,y) |
| </code> | </code> | ||
| Linea 211: | Linea 219: | ||
| z=[c,'mondo'] #Concatena 2 (o piu') stringhe | z=[c,'mondo'] #Concatena 2 (o piu') stringhe | ||
| - | ==== Cell Array ==== | ||
| - | |||
| - | I Cell Arrays sono delle collezioni di matrici multidimensionali di qualunque tipo di dato, | ||
| - | come ad esempio matrici numeriche e stringhe, oppure matrici numeriche di diverse dimensioni. | ||
| - | |||
| - | I cells array vengono rappresentati con la funzione cell() oppure parentesi graffe {}. | ||
| - | |||
| - | Ad esempio, il seguente comando crea una array 1x3 composta da 2 array numerici e una stringa: | ||
| - | |||
| - | C={[1,2,3], [4,5], "ciao"} | ||
| - | |||
| - | C(1,2)=[6,7] sovrascrive il secondo array | ||
| ====Script==== | ====Script==== | ||
| Linea 370: | Linea 366: | ||
| </code> | </code> | ||
| - | [[http://www.fis.unipr.it/~roberto.alfieri/didattica/matdid/prog/octave/ | altri esercizi ]] | + | [[http://didattica-linux.unipr.it/home/alfieri/matdid/LABI/octave/ | altri esercizi ]] (occorre la VPN) |
roberto.alfieri/pub/matlab.1601979410.txt.gz · Ultima modifica: 06/10/2020 12:16 da roberto.alfieri
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