reshape(c,m,n)

reshape(c,m,n)是MATLAB中一个函数，用于改变矩阵c的大小。其中，m表示将矩阵c按行划分为m块；n表示将矩阵c按列划分为n块。

当m*n不等于矩阵c的元素个数时，reshape函数会返回一个出错信息，否则会返回一个改变了大小的矩阵。

具体来说，reshape(c,m,n)返回一个m行n列的矩阵，其中每个元素以列主序列为基础进行重排列。也就是说，reshape后的矩阵c的第1行第1列元素是原来c的第1列第1行元素，第1行第2列是原来c的第2列第1行元素，以此类推，直至填充完每个新的行和列。

reshape函数在数据处理、图像处理等领域有广泛的应用。比如，我们可以用reshape函数将一张灰度图像转换为一个行向量；也可以用reshape函数将一个三维数组表示的彩色图像转换为一个二维矩阵。

相关问题

m,n = X.shape[0],X.shape[1] #m=51,n=2 pos,neg= (y==1).reshape(m,1), (y==0).reshape(m,1) #分别找出y为0和y为1对应的俩个特征值X1,X2，将两个特征值当作横坐标与纵坐标 plt.scatter(X[pos[:,0],0],X[pos[:,0],1],c="r",marker="+",s=50)#plt.scatter()函数绘制散点图，色彩选为红色，用“+”表示，大小设置为50 plt.scatter(X[neg[:,0],0],X[neg[:,0],1],c="y",marker="o",s=50)#plt.scatter()

函数绘制散点图，色彩选为黄色，用“o”表示，大小设置为50。这段代码的作用是将数据集中y为1的点用红色加号标出，y为0的点用黄色圆圈标出。其中，X[pos[:,0],0]表示选取y为1的点的第一个特征值，X[pos[:,0],1]表示选取y为1的点的第二个特征值，X[neg[:,0],0]表示选取y为0的点的第一个特征值，X[neg[:,0],1]表示选取y为0的点的第二个特征值。

C_reshape = reshape(C,length(M)+3,2).';为什么+3

这里使用了长度为N的卷积编码器，其中N为生成矢量G的列数。在进行卷积编码时，为了保证输出序列的正确性，需要将输入序列进行延拓，即在序列的头尾各添加N-1个0。这样，每个码元就能够进行N次编码，保证输出序列的正确性。

对于输入序列M=[1 1 0 0 1 0 1 1]，在头尾各添加2个0，即在序列的头部添加[0 0]，在序列的尾部添加[0 0]，得到长度为12的序列[M_add0]=[0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0]。

在进行卷积编码时，每个码元都需要进行N次编码，而每次编码都会产生N个输出符号。因此，卷积编码后的输出序列长度为N*(len+N-1)，其中len为输入序列M的长度。在本例中，N=3，len=8，因此卷积编码后的输出序列长度为3*(8+3-1)=33。

最终，C_reshape应该是一个2行17列的矩阵，每行包含16个卷积码符号和1个多余符号。因此，对C进行reshape操作时，需要将长度设置为len+N，并添加1个多余符号。即reshape(C,length(M)+3,2)。