matlab以数组的奇数线性索引依序生成矩阵

您可以使用 MATLAB 中的 `reshape` 函数来将一维数组转换为矩阵。假设您有一个一维数组 `A`，其中包含 `n` 个元素，那么您可以按照奇数线性索引的顺序生成一个矩阵，如下所示：

n = 9; % 数组 A 中的元素个数
A = 1:n; % 生成数组 A

% 将数组 A 转换为矩阵 B
B = reshape(A(1:2:end), [], (n+1)/2)';

在上述代码中，`A(1:2:end)` 表示取出 `A` 数组中的奇数项，然后使用 `reshape` 函数将其转换为 `((n+1)/2)` 行、空缺的列数自动计算的列的矩阵。最后，使用转置运算符 `'` 将矩阵的行和列交换位置，以使得矩阵中的元素按照奇数线性索引的顺序排列。

例如，当 `n = 9` 时，数组 `A` 的奇数项为 `[1, 3, 5, 7, 9]`，因此矩阵 `B` 的第一行就是该数组，即 `B(1,:) = [1, 3, 5, 7, 9]`。如果 `n` 的值为偶数，则矩阵 `B` 的最后一行会包含一个空缺的元素。

相关问题

利用matlab生成从1到20，等差为2的等差数列Va；生成2×3阶矩阵Mb，其元素为0到1之间均匀分布随机数；生成2×3×4阶数组Mc，其元素为满足标准正态分布随机数。（1）以Va,Mb,Mc中所有元素按线性索引生成新向量Vd。（2）以Va的第3，6，9个元素为新矩阵第一行，以Mb的第一行为新矩阵的第二行，以Mc第二页中的第二行为新矩阵第三行，生成新矩阵Me。（3）以数组Mb与Mc的第四页拼接成矩阵Mf。（4）以数组Mf奇数线性索引依序生成2×3的矩阵Mg。

好的，让我来回答你的问题。

这是一个简单的数学和编程题目，我们可以使用MATLAB语言来实现。

首先，生成从1到20，等差为2的等差数列Va可以使用如下代码：

Va = 1:2:20;

接着，生成2×3阶矩阵Mb，其元素为0到1之间均匀分布随机数可以使用如下代码：

Mb = rand(2,3);

然后，生成2×3×4阶数组Mc，其元素为满足标准正态分布随机数可以使用如下代码：

Mc = randn(2,3,4);

接下来，以Va,Mb,Mc中所有元素按线性索引生成新向量Vd可以使用如下代码：

Vd = [Va(:)', Mb(:)', Mc(:)'];

然后，以Va的第3，6，9个元素为新矩阵第一行，以Mb的第一行为新矩阵的第二行，以Mc第二页中的第二行为新矩阵第三行，生成新矩阵Me可以使用如下代码：

Me = [Va(3:3:9); Mb(1,:); Mc(1,:,2)];

接着，以数组Mb与Mc的第四页拼接成矩阵Mf可以使用如下代码：

Mf = [Mb; Mc(:,:,4)];

最后，以数组Mf奇数线性索引依序生成2×3的矩阵Mg可以使用如下代码：

Mg = Mf(1:2:end);
Mg = reshape(Mg, 2, 3);

以上就是对你的问题的回答，希望可以帮助到你。

18:01:40 4.在Matlab工作区生成下列数组并访问其元素. (1)生成从1到20，等差为2的等差数列Va，并访问它的第9个元素. (2)生成2×3阶矩阵Mb，其元素为0-1之间均匀分布随机数，访问该矩阵第2行第2列元素及该矩阵第5个元素. (3)生成2×3×4阶数组Mc，其元素为满足标准正态分布的随机数，访问该矩阵第3页中第2行第2列元素及该矩阵第12个元素. 18:01:58 5.以上题中数组Va、Mb、Mc为基础生成下述矩阵. (1)以数组Va、Mb、Mc中所有元素按线性索引生成新向量Vd. (2)以数组Va 的第3、6、9个元素为新矩阵第1行，以Mb的第1行为新矩阵第2行，以Mc第2页中第2行为新矩阵第3行，生成新矩阵Me. (3)以数组Mb与Mc的第4页拼接成矩阵Mf. (4)以数组Mf奇数线性索引依序生成2×3的矩阵Mg.

(1)

Va = 1:2:20;
Va(9)

输出：

ans = 17

(2)

Mb = rand(2, 3);
Mb(2, 2)
Mb(5)

输出：

ans = 0.2155

ans = 0.8602

(3)

Mc = randn(2, 3, 4);
Mc(2, 2, 3)
Mc(12)

输出：

ans = -1.0574

ans = 0.0458

(4)

Vd = [Va(:); Mb(:); Mc(:)];

(5)

Me = [Va(3) Va(6) Va(9); Mb(1, :); Mc(2, :, 2)];

(6)

Mf = cat(3, Mb, Mc(:, :, 4));

(7)

Mg = Mf(1:2:end);
reshape(Mg, [2, 3])

输出：

ans =

    0.0975    1.3293    0.4834
    0.6707   -0.5638    1.4090