用matlab. 生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D, 并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A。
时间: 2024-03-01 22:50:09 浏览: 25
好的,下面是用MATLAB生成符合要求的矩阵D并提取对角线元素构成新矩阵A的代码:
```matlab
% 生成5*5维随机分布数矩阵D
D = rand(5) * 10;
% 计算D的均值
mean_D = mean(D(:));
% 输出D的均值
disp("D的均值为: " + mean_D);
% 提取D的对角线元素构成新的对角矩阵A
A = diag(diag(D));
% 输出矩阵A
disp("矩阵A为: ");
disp(A);
```
代码中,我们首先使用rand函数生成了一个5*5的随机分布数矩阵D,然后计算了D的均值并输出。接着使用diag函数提取D的对角线元素,再使用diag函数将这些元素构成一个新的对角矩阵A,并输出。
相关问题
生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D, 并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A用matlab代码实现
当然可以,以下是 MATLAB 代码示例,用于生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D, 并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A:
```matlab
% 生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D
D = 5 + 2 * randn(5, 5);
D(D < 0) = 0;
D(D > 10) = 10;
% 提取D的对角线元素,构成新的对角矩阵A
A = diag(diag(D));
% 显示矩阵D和A
disp('随机分布数矩阵D:');
disp(D);
disp('对角矩阵A:');
disp(A);
```
这段代码首先使用 `randn` 函数生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D。然后,使用 `diag` 函数提取D的对角线元素,构成新的对角矩阵A。最后,使用 `disp` 函数显示矩阵D和A。
生成范围在[0,10],均值为5的5*5维随机分布数矩阵D,并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A。matlab
以下是 Matlab 代码实现:
```matlab
% 生成5*5维随机分布数矩阵D
D = randi([0,10],5,5);
% 计算矩阵D的对角线元素
diag_D = diag(D);
% 构造新的对角矩阵A
A = diag(diag_D);
% 输出结果
disp('矩阵D:');
disp(D);
disp('矩阵A:');
disp(A);
```
代码解释:
首先使用 randi 函数生成一个 5*5 维的随机分布数矩阵 D,其中元素的范围在 [0,10] 内,均值为 5。
然后使用 diag 函数提取出矩阵 D 的对角线元素,存储在 diag_D 中。
最后使用 diag 函数构造新的对角矩阵 A,将 diag_D 中的元素作为对角线元素。
最后输出矩阵 D 和矩阵 A 的结果。