matlab pivot

引用: pivottable(inMatrix, [], 2, 3, @sum)输出一个单元格。: pivottable(inMatrix, [1 2], [], 3, @sum)输出一个单元格。: Excel的数据透视表是一个很好用的功能，我写了一个Matlab版本，在处理上和Excel的透视表差不多，还差一个filter而已。
Matlab的数据透视表（pivot table）是一种用于对数据进行汇总和分析的工具。它可以根据指定的行、列和值字段对数据进行聚合，并进行计算（如求和、计数、平均值等）。在Matlab中，可以使用pivottable函数来生成数据透视表。通过调整函数的参数，可以指定需要聚合的行、列和值字段，并选择相应的聚合函数（如@sum表示求和）。
与Excel的数据透视表类似，Matlab的pivottable函数可以帮助用户快速分析和汇总大量的数据。然而，与Excel相比，Matlab的数据透视表功能可能略有不足，如缺少filter功能。但是，通过编写自定义的代码，可以在Matlab中实现类似的筛选功能。

相关问题

matlab 快速排序

在 MATLAB 中实现快速排序可以使用自带的 `sort` 函数，也可以手动实现。手动实现的代码如下：

function sorted_array = quicksort(array)
    if length(array) <= 1
        sorted_array = array;
        return
    end
    pivot = array(1);
    left = [];
    right = [];
    for i = 2:length(array)
        if array(i) < pivot
            left = [left, array(i)];
        else
            right = [right, array(i)];
        end
    end
    sorted_left = quicksort(left);
    sorted_right = quicksort(right);
    sorted_array = [sorted_left, pivot, sorted_right];
end

这个函数接受一个数组作为输入，返回一个排好序的数组。首先判断数组长度是否小于等于 1，如果是，则直接返回该数组。否则，选择第一个元素作为枢轴（pivot），将数组分成两个部分：小于枢轴的部分和大于等于枢轴的部分。然后对这两个部分递归调用 `quicksort` 函数，最后将排好序的左半部分、枢轴和排好序的右半部分拼接起来即可。

matlab调用pardiso

Pardiso是一种高效的数值稳定性计算库，可用于解决大型线性方程组和稠密/稀疏矩阵问题。在MATLAB中，可以使用mex函数将Pardiso库与MATLAB集成，以便在MATLAB中调用Pardiso。

以下是调用Pardiso的基本步骤：

1.下载Pardiso库，并将其安装到本地系统中。

2.创建一个MATLAB MEX文件，以便在MATLAB中调用Pardiso库。您可以使用MATLAB自带的MEX编译器或其他C++编译器（如Microsoft Visual C++）来创建MEX文件。

3.在MEX文件中，包括Pardiso库的头文件和库文件，并初始化Pardiso。

4.使用Pardiso的API函数来定义和解决线性方程组或矩阵问题。

5.在MEX文件中，使用MATLAB API函数将结果返回给MATLAB。

下面是一个简单的示例，展示了如何在MATLAB中调用Pardiso库：

#include "mex.h"
#include "pardiso.h"

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    /* Define variables */
    int n = mxGetScalar(prhs[0]);   /* size of matrix */
    double *a = mxGetPr(prhs[1]);   /* matrix coefficients */
    int *ia = mxGetIr(prhs[1]);     /* row indices */
    int *ja = mxGetJc(prhs[1]);     /* column pointers */
    double *b = mxGetPr(prhs[2]);   /* right-hand side */
    double *x = mxGetPr(plhs[0]);   /* solution */
    void *pt[64];                   /* internal solver memory pointer */
    int iparm[64];                  /* Pardiso control parameters */
    double dparm[64];               /* Pardiso control parameters */
    int solver = 0;                 /* Pardiso solver type */

    /* Initialize Pardiso control parameters */
    for (int i = 0; i < 64; i++) {
        iparm[i] = 0;
        dparm[i] = 0.0;
    }
    iparm[0] = 1;       /* No solver default */
    iparm[1] = 2;       /* Fill-in reordering from METIS */
    iparm[3] = 0;       /* No iterative-direct algorithm */
    iparm[4] = 0;       /* No user fill-in reducing permutation */
    iparm[5] = 0;       /* Write solution into x */
    iparm[7] = 2;       /* Max numbers of iterative refinement steps */
    iparm[9] = 13;      /* Perturb the pivot elements with 1E-13 */
    iparm[10] = 1;      /* Use nonsymmetric permutation and scaling MPS */
    iparm[12] = 1;      /* Maximum weighted matching algorithm is switched-on (default for non-symmetric) */
    iparm[18] = -1;     /* Output: Number of nonzeros in the factor LU */
    iparm[26] = 1;      /* Check matrix for errors */
    iparm[34] = 1;      /* Zero pivot tolerance */
    dparm[0] = 1e-7;    /* Relative tolerance for stopping criterion */
    dparm[1] = 1e-7;    /* Absolute tolerance for stopping criterion */

    /* Initialize Pardiso */
    int phase = 11;
    int error = 0;
    pardisoinit(pt, &solver, iparm, dparm, &error);

    /* Analyze the matrix */
    phase = 12;
    pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &solver, &phase, &n, a, ia, ja, NULL, &nrhs, iparm, &msglvl, b, x, &error);

    /* Solve the system */
    phase = 33;
    pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &solver, &phase, &n, a, ia, ja, NULL, &nrhs, iparm, &msglvl, b, x, &error);

    /* Free Pardiso memory */
    phase = -1;
    pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &solver, &phase, &n, NULL, ia, ja, NULL, &nrhs, iparm, &msglvl, b, x, &error);
}

此示例使用Pardiso解决一个稀疏矩阵的线性方程组。在MEX文件中，我们首先定义Pardiso控制参数和内存指针，然后使用Pardiso中的API函数来初始化和分析矩阵，最后使用API函数来解决线性方程组并释放内存。