matlab 求一个二维矩阵的中位数

好的，我可以回答这个问题。可以使用Matlab中的median函数来求解二维矩阵的中位数，例如：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
med = median(median(A))

其中，A为二维矩阵，med为A的中位数。

相关问题

matlab中，将二维矩阵所有值的总和计为单位1，以中心为原点圈出所有值总和84%的数据范围

在MATLAB中，如果你有一个二维矩阵（通常是数组），并且你想计算其中所有元素的总和，并将其作为比例将数据范围缩放至占总数84%，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，计算二维矩阵`A`中所有元素的总和：

total_sum = sum(sum(A));

2. 确定需要包含在新范围内占据84%总和的最小和最大值。由于84%对应的是百分位数，我们可以找到第16百分位数（下四分位数Q1）和第84百分位数（上四分位数Q3），这可以用到`prctile`函数：

q1_index = prctile(permute(A, [2, 1]), 0.16);
q3_index = prctile(permute(A, [2, 1]), 0.84);

[q1, q3] = squeeze([min(q1_index), max(q3_index)]);

这里使用`permute`是为了确保数值按行（假设矩阵是列向量组成的）排序，再通过`prctile`找出对应的索引。

3. 创建新的范围，这个范围从中心开始，宽度等于`q3 - q1`：

range_width = q3 - q1;
centered_range = [0, range_width]; % 假设中心为原点

% 计算新范围内的边界值，包括中心位置
new_min = min(centered_range);
new_max = max(centered_range) + total_sum * 0.84; % 乘以0.84来达到84%的覆盖

4. 最后，你可以使用这些值来创建一个新的范围矩阵，所有原始数据在这个范围内会被保留：

scaled_matrix = mat2gray(A); % 如果A是灰度图像，保持像素值在[0,1]
scaled_matrix(scaled_matrix < new_min) = 0;
scaled_matrix(scaled_matrix > new_max) = 1; % 将超出范围的值设置为边界值

请注意，上述代码假设`A`是一个灰度图像，如果是其他类型的矩阵，请根据实际需求调整。如果`A`是非数值型矩阵，你可能需要首先将其转换为数值格式。

matlab如何把一个二位数字矩阵变成一个行向量

在MATLAB中，如果你想将一个二维矩阵转换成行向量，通常你会使用`reshape`或者`squeeze`函数。以下是两种方法：

1. **使用`reshape`函数**：

   matrix = % 你的二维矩阵
   row_vector = reshape(matrix, [], size(matrix, 2));

这里`[]`代表未知的大小，它会自动计算出合适的长度以便保持原始元素的数量不变，只改变行数。

2. **使用`squeeze`函数**（如果矩阵只有一个维度是1）：

   matrix = % 你的二维矩阵
   if all(size(matrix) == 2)
       row_vector = squeeze(matrix);
   else
       error('Matrix is not a single row.');
   end

如果矩阵本身就是一维的，`squeeze`函数会直接返回它；如果不是，则抛出错误。

这两种方法都会得到一个行向量，其中每个元素来自原来的二维矩阵。