matlab中sort函数的用法

MATLAB中的sort函数用于对数组进行排序，有以下几种用法：

1. 对行向量或列向量进行排序

B = sort(A)

其中A为待排序的行向量或列向量，B为排序后的结果，默认为升序排列。

2. 对矩阵中的每一列进行排序

B = sort(A, 'ascend')

其中A为待排序的矩阵，B为排序后的结果，'ascend'表示升序排列，'descend'表示降序排列。

3. 对矩阵中的每一行进行排序

B = sort(A, 2)

其中A为待排序的矩阵，B为排序后的结果，2表示按行排序。

4. 对矩阵中的每一列进行排序并返回排序后的索引

[B, I] = sort(A)

其中A为待排序的矩阵，B为排序后的结果，I为排序后的索引。

5. 对矩阵中的每一行进行排序并返回排序后的索引

[B, I] = sort(A, 2)

其中A为待排序的矩阵，B为排序后的结果，2表示按行排序，I为排序后的索引。

以上就是sort函数的常见用法，通过这个函数可以很方便地对数组进行排序。

相关问题

matlab中sort函数用法

Matlab中的sort函数用于对一个向量或矩阵进行排序。其用法为：

1. sort(x)：将向量x升序排列，并输出升序排列后的向量。

2. sort(x,'descend')：将向量x降序排列，并输出降序排列后的向量。

3. sort(A,dim)：将矩阵A按照指定维度dim进行排序。dim=1时按列排序，dim=2时按行排序。

4. [B,I] = sort(x)：同时输出升序排列后的向量B和排序后向量中的下标I。

5. [B,I] = sort(x,'descend')：同时输出降序排列后的向量B和排序后向量中的下标I。

6. [B,I] = sort(A,dim)：同时输出按照指定维度排序后的矩阵B和排序后矩阵中的下标I。

matlab中 sort函数的用法

在MATLAB中，sort函数用于对向量、矩阵或数组进行排序。当参数是向量时，sort函数将对向量的元素进行升序排序。当参数是矩阵时，sort函数将对矩阵的每一列进行升序排序。sort函数的语法是sort(X)，其中X可以是向量、矩阵或数组。

sort函数还可以接受其他参数，如sort(A,dim,mode)。参数dim指定了按行排序还是按列排序，当dim=1时，对矩阵的每一列进行排序，当dim=2时，对矩阵的每一行进行排序。参数mode则指定了排序的方式，当mode='ascend'时，进行升序排序，当mode='descend'时，进行降序排序。默认情况下，sort函数会进行升序排序，默认dim=1。

举个例子来说明sort函数的用法：
假设有一个矩阵A=[10 13 7;1 5 9;6 2 3]，我们可以使用sort函数对其进行排序。如果我们想按行进行排序，可以使用[B,indb]=sort(A,2)，其中B是排序后的矩阵，indb是排序后的索引。如果我们想按列进行排序，可以使用[C,indc]=sort(A,1)，其中C是排序后的矩阵，indc是排序后的索引。

另外，我们还可以使用循环语句来实现按行或按列排序。例如，使用循环语句对矩阵A按行排序可以通过以下代码实现：

for i=1:size(A,1)
    B1(i,:)=A(i,indb(i,:));
end

类似地，使用循环语句对矩阵A按列排序可以通过以下代码实现：

for j=1:size(A,2)
    C1(:,j)=A(indc(:,j),j);
end

这样就可以实现按行或按列排序的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB sort函数用法](https://blog.csdn.net/weixin_30454481/article/details/99118896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB中排序函数sort()的用法](https://blog.csdn.net/m0_37170593/article/details/105701133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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