find(data(:,1)==i matlab

时间: 2024-05-07 16:15:25 浏览: 17
The code "find(data(:,1)==i)" in MATLAB searches for the row indices in the "data" matrix where the first column is equal to the value of "i". For example, if "data" is a matrix with 3 columns and 5 rows, and we want to find the row indices where the first column is equal to 2, the code would be: ``` data = [1 2 3; 2 4 6; 3 6 9; 2 1 5; 4 8 12]; i = 2; rows = find(data(:,1)==i); ``` After running this code, the variable "rows" would contain the row indices [2; 4], indicating that the second and fourth rows of the "data" matrix have a value of 2 in the first column.
相关问题

这两个网络的流量矩阵怎么计算,用MATLAB实现:m0=2 m=2 N=20 x1=100rand(1,m0); y1=100rand(1,m0); x2=100rand(1,m0); y2=100rand(1,m0); for i=1:N z11(i)=10 end z1=z11' for i=1:N z22(i)=90 end z2=z22' %for i=1:N %z1(i)=10 %end %for i=1:N %z2(i)=90 %end for i=1:m0 for j=i+1:m0 p1=rand(1,1); p2=rand(1,1); if p1>0.5 a1(i,j)=1; a1(j,i)=0; end if p2>0.5 a2(i,j)=1; a2(j,i)=0; end end end for k=m0+1:N M=size(a1,1);p=zeros(1,M); M1=size(a2,1);p1=zeros(1,M1); x0=100rand(1,1);y0=100rand(1,1); x1(k)=x0;y1(k)=y0; x2(k)=x0;y2(k)=y0; if length(find(a1==1))==0 p(:)=1/M; else for i=1:M p(i)=length(a1(i,:)==1)/length(find(a1==1)); end if length(find(a2==1))==0 p1(:)=1/M1; else for i=1:M1 p1(i)=length(a2(i,:)==1)/length(find(a2==1)); end end end pp=cumsum(p); pp1=cumsum(p1); for i=1:m random_data=rand(1,1); random_data1=rand(1,1); aa=find(pp>=random_data);jj=aa(1); aa1=find(pp1>=random_data1);jj1=aa1(1); a1(k,jj)=1; a1(jj,k)=1; a2(k,jj1)=1; a2(jj1,k)=1; end end

这段代码的作用是生成两个网络的流量矩阵a1和a2,其中m0是已经存在的节点数,N是总的节点数,x1、y1、x2、y2是节点的坐标,z1和z2是节点的流量需求。下面是计算流量矩阵的代码: ```matlab m0 = 2; m = 2; N = 20; x1 = 100*rand(1,m0); y1 = 100*rand(1,m0); x2 = 100*rand(1,m0); y2 = 100*rand(1,m0); % 初始化节点流量需求 for i = 1:N z11(i) = 10; end z1 = z11'; for i = 1:N z22(i) = 90; end z2 = z22'; % 初始化连接矩阵 a1 = zeros(N,N); a2 = zeros(N,N); % 随机连接已有节点 for i = 1:m0 for j = i+1:m0 p1 = rand(1,1); p2 = rand(1,1); if p1 > 0.5 a1(i,j) = 1; a1(j,i) = 0; end if p2 > 0.5 a2(i,j) = 1; a2(j,i) = 0; end end end % 生成新节点并进行连接 for k = m0+1:N % 计算节点k与已有节点的连接概率 M = size(a1,1); p = zeros(1,M); M1 = size(a2,1); p1 = zeros(1,M1); x0 = 100*rand(1,1); y0 = 100*rand(1,1); x1(k) = x0; y1(k) = y0; x2(k) = x0; y2(k) = y0; if length(find(a1==1)) == 0 p(:) = 1/M; else for i = 1:M p(i) = length(a1(i,:)==1)/length(find(a1==1)); end end if length(find(a2==1)) == 0 p1(:) = 1/M1; else for i = 1:M1 p1(i) = length(a2(i,:)==1)/length(find(a2==1)); end end pp = cumsum(p); pp1 = cumsum(p1); for i = 1:m random_data = rand(1,1); random_data1 = rand(1,1); aa = find(pp>=random_data); jj = aa(1); aa1 = find(pp1>=random_data1); jj1 = aa1(1); a1(k,jj) = 1; a1(jj,k) = 1; a2(k,jj1) = 1; a2(jj1,k) = 1; end end ``` 其中,`a1`和`a2`即为两个网络的流量矩阵。

优化以下MATLAB代码n=size(data1,1); for i=1:n data2(find(data2(:,3)==data1(i,1),:))=[]; end

可以尝试使用向量化来提高代码的效率,以下是优化后的代码: ``` idx = ismember(data2(:,3), data1(:,1)); data2(idx, :) = []; ``` 这里使用了 `ismember` 函数来寻找 `data1` 中元素在 `data2` 中的位置,然后使用逻辑索引来删除这些元素。这样的话,就不需要在一个循环内一个一个地查找和删除元素了,而是一次性地完成了所有操作。这样可以减少循环次数,提高代码效率。

相关推荐

data=xlsread('D:\usedata\lastdata3.xlsx') data=data(:,1:2) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin def fuzzy_c_means_clustering(X, n_clusters): # 使用 k-means 算法初始化聚类中心 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters) kmeans.fit(X) centers = kmeans.cluster_centers_ # 调用 fcm 函数进行模糊聚类 u, _, _, _, _, _ = fcm(X, centers, 2, error=1e-5, maxiter=1000) # 找到每个样本所属的聚类 labels = pairwise_distances_argmin(X, centers, axis=1) return u, centers, labels options = [2, 100, 1e-5, 0]; % 运行FCM聚类 [centers,U] = fcm(data, 4, options); % 可视化结果 figure;plot(data(:,1), data(:,2), 'o'); hold on; maxU = max(U); index1 = find(U(1,:) == maxU); index2 = find(U(2,:) == maxU); index3 = find(U(3,:) == maxU); index4 = find(U(4,:) == maxU); line(data(index1,1), data(index1,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'g'); line(data(index2,1), data(index2,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'r'); line(data(index3,1), data(index3,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'b'); line(data(index4,1), data(index4,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'c'); plot(centers(1,1), centers(1,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(2,1), centers(2,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(3,1), centers(3,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(4,1), centers(4,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); disp('聚类中心:') disp(centers) for i = 1:size(centers,1) disp(['第',num2str(i),'个聚类的范围:']) index = find(U(i,:) == maxU); range = [min(data(index,1)), max(data(index,1)), min(data(index,2)), max(data(index,2))]; disp(range) end代码的问题

最新推荐

recommend-type

Bootstrap 模板.md

一些常用的 Bootstrap 模板示例,你可以根据自己的需求选择合适的模板,并进行定制以满足项目需求。Bootstrap 提供了丰富的组件和样式,可以帮助你快速搭建漂亮的网站和 Web 应用程序。 markdown文本,请使用vscode等代码编辑器查看!!!
recommend-type

工地试验室人员统计表.docx

工地试验室人员统计表.docx
recommend-type

安卓音乐播放器应用及其源代码+使用说明(毕设参考)

安卓音乐播放器应用及其源代码 概述 安卓音乐播放器应用是一款全能型音乐播放器,允许你在安卓设备上听自己的所有歌曲,并且可以免费流播。需要明确的是,这些免费歌曲绝不是非法的。它们是你可以在任何地方免费聆听的歌曲。 安卓音乐播放器让用户可以从自己的音乐库中选择想要播放的歌曲,然后在手机上播放。当你离开用户界面时,音乐不会停止。在你能做到这一点之前,你的电脑上需要安装一些东西。这样当你启动应用时,它会从你的设备中选择歌曲并播放。 音乐播放器让你可以快速轻松地管理和移动所有音乐文件。这个播放器可以播放大多数类型的mp3、midi、wav、flac raw和aac文件。它还可以播放其他类型的音频文件。音乐可以按照类型、专辑、艺术家、歌曲和文件夹进行分类,以便你可以快速找到想要的内容。 安卓音乐播放器:项目详情与技术 项目标题:安卓音乐播放器源代码 摘要:安卓音乐播放器应用让你以多种方式管理和播放你的数字音乐。 项目类型:移动应用 技术:Android Studio 数据库:SQLite 项目输出 安卓音乐播放器应用输出 如何运行安卓音乐播放器应用及其源代码
recommend-type

《导师训练营》互联网项目的天花板,小白月入2w.txt

《导师训练营》互联网项目的天花板,小白月入2w
recommend-type

ASP基于WEB网上聊天室设计(源代码+论文)【ASP】.zip

ASP基于WEB网上聊天室设计(源代码+论文)【ASP】
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

优化MATLAB分段函数绘制:提升效率,绘制更快速

![优化MATLAB分段函数绘制:提升效率,绘制更快速](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/666d2a4198c6409c9694db36397539c1.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. MATLAB分段函数绘制概述** 分段函数绘制是一种常用的技术,用于可视化不同区间内具有不同数学表达式的函数。在MATLAB中,分段函数可以通过使用if-else语句或switch-case语句来实现。 **绘制过程** MATLAB分段函数绘制的过程通常包括以下步骤: 1.
recommend-type

SDN如何实现简易防火墙

SDN可以通过控制器来实现简易防火墙。具体步骤如下: 1. 定义防火墙规则:在控制器上定义防火墙规则,例如禁止某些IP地址或端口访问,或者只允许来自特定IP地址或端口的流量通过。 2. 获取流量信息:SDN交换机会将流量信息发送给控制器。控制器可以根据防火墙规则对流量进行过滤。 3. 过滤流量:控制器根据防火墙规则对流量进行过滤,满足规则的流量可以通过,不满足规则的流量则被阻止。 4. 配置交换机:控制器根据防火墙规则配置交换机,只允许通过满足规则的流量,不满足规则的流量则被阻止。 需要注意的是,这种简易防火墙并不能完全保护网络安全,只能起到一定的防护作用,对于更严格的安全要求,需要
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。