MATLAB size函数使用检测与示例

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0 下载量 172 浏览量 更新于2024-10-14 收藏 192KB ZIP 举报
资源摘要信息: "Desktop_matlabsize_" 1. MATLAB简介 MATLAB(Matrix Laboratory的缩写)是一款由MathWorks公司开发的高性能数值计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信、图像处理、计算生物学等领域。MATLAB将计算、可视化和编程集成在同一个环境中,提供了一种简单易用的编程语言(M语言),可以用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。 2. size函数概述 在MATLAB中,size函数是一个非常重要的函数,它用于返回输入数组的尺寸信息。该函数可以返回一个或多个维度的大小,其基本语法如下: ``` sz = size(X); sz = size(X,d); ``` - X:需要查询大小的矩阵或数组。 - d:指定维度的索引,1 表示行数,2 表示列数。 size函数返回的sz是一个行向量,其中第一个元素表示矩阵或数组的行数,第二个元素表示列数。如果X是一个多维数组,则sz是一个包含所有维度大小的向量。 3. size函数的使用场景 在使用MATLAB进行编程时,size函数常常用于: - 检查矩阵或数组的尺寸是否符合特定要求。 - 动态生成循环次数,根据数组的行数或列数来编写循环。 - 在函数中作为参数传递数组的尺寸信息。 - 利用size函数结果来分配空间给新的数组。 4. size函数的示例代码 下面是一些使用size函数的示例代码: ``` A = [1 2; 3 4; 5 6]; sz = size(A); disp(sz); % 输出A的尺寸信息,即[3,2] [row, col] = size(A); disp(row); % 输出A的行数,即3 disp(col); % 输出A的列数,即2 % 如果需要检查数组是否有特定的行数和列数 if size(A,1) == 3 && size(A,2) == 2 disp('数组A有3行2列'); else disp('数组A的尺寸不是3行2列'); end ``` 5. whatsize.m文件分析 文件“whatsize.m”很可能是用户为了实现某种特定功能而编写的MATLAB脚本文件。该文件可能包含与size函数相关的自定义代码,比如封装size函数以简化数组尺寸检查的复杂性,或者根据数组尺寸信息执行特定的任务。 6. 压缩包子文件中的324560.jpg图片 “324560.jpg”这一文件的命名暗示它可能是一个示例图形或者相关说明文档的截图,如果与“whatsize.m”文件一同被压缩,可能在脚本中有引用该图片以展示或说明某些与size函数使用相关的视觉信息。在进行数组操作或数据可视化时,图片文件作为输出结果或者是进行某种数据展示的手段是常见的实践。 综上所述,通过分析给定的文件信息,可以得知在MATLAB中size函数是基础但极其重要的一部分,用户可利用其来获取数组的尺寸信息,并在脚本文件“whatsize.m”中可能对size函数进行了自定义封装或扩展使用。同时,可以推测“324560.jpg”可能与“whatsize.m”文件内容相关联,用以提供更加直观的理解或视觉支持。

将以下python 代码转换成matlab语言:import pandas as pd def calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species): mixing_sum = 0 species_count = len(set(neighbor_species)) - 1 # 减去目标树的重复 for neighbor in neighbor_species: if target_species != neighbor: # 如果参照树与邻近树非同种 mixing_sum += 1 # 混交度加1 mixing_degree = mixing_sum / species_count if species_count > 0 else 0 # 计算混交度 return mixing_degree def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters): size_sum = 0 neighbor_count = 0 for neighbor_diameter in neighbor_diameters: if pd.notnull(neighbor_diameter): neighbor_diameters_split = str(neighbor_diameter).split(",") # 将字符串按逗号分隔成列表 for neighbor in neighbor_diameters_split: neighbor = neighbor.strip() # 去除字符串两端的空格 if neighbor != "": neighbor = float(neighbor) if neighbor < target_diameter: size_sum += 1 # 大小比数加1 neighbor_count += 1 size_ratio = size_sum / neighbor_count if neighbor_count > 0 else 0 # 计算大小比数 return size_ratio def main(): data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") result = [] for index, row in data.iterrows(): tree_number = row["树编号"] target_species = row["树种"] neighbor_species = row["四邻树"].split(",") # 将四邻树字符串按逗号分隔成列表 neighbor_diameters = row[4:].tolist() # 获取从第5列开始的四邻树直径数据,并转换为列表 target_diameter = row["胸径"] mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters) result.append({"树编号": tree_number, "树种": target_species, "混交度": mixing_degree, "大小比数": size_ratio}) result_df = pd.DataFrame(result) result_df.to_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\结果数据.xls", index=False) if __name__ == '__main__': main()

2023-06-07 上传

% 读取图片文件夹中的所有图片 img_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\Pending images/'; img_files = dir(fullfile(img_folder, '*.bmp')); for i = 1:length(img_files) % 读取图片 img = imread(fullfile(img_folder, img_files(i).name)); % 灰度化 gray_img = im2gray(img); % 阈值分割-亮度大于该值的设置为1(亮点) 反之为0(暗点) threshold = 240; bw_img = gray_img > threshold; % 去除小的连通域-像素个数大于该值的会被计算标记 反之不计算标记 bw_img = bwareaopen(bw_img, 750); % 填充连通域内部空洞 bw_img = imfill(bw_img, 'holes'); % 获取连通域属性-获取二值图像中所有连通域的重心坐标 CC = bwconncomp(bw_img); stats = regionprops(CC, 'Centroid'); % 在原图上绘制标记点和序号 figure; imshow(img); hold on; markers = struct('index', {}, 'position', {}); for j = 1:length(stats) x = stats(j).Centroid(1); y = stats(j).Centroid(2); % 绘制红色圆点大小为 - 10 宽度为 - 2 plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 在标记点旁边添加序号文本 text(x+10, y+10, num2str(j), 'Color', 'r'); % 存储序号和位置信息到结构体数组 markers(j).index = j; markers(j).position = [x, y]; end % 保存 二值化 图片 result_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\results\'; bw_result_file = fullfile(result_folder, sprintf('bw_result_%d.bmp', i)); imwrite(bw_img, bw_result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', bw_result_file); % 保存 重心标记 图片 result_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.bmp', i)); saveas(gcf, result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', result_file); % 保存 重心坐标 到文件 result_txt_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.txt', i)); fid = fopen(result_txt_file, 'w'); for j = 1:length(markers) fprintf(fid, 'Marker #%d: (%.6g, %.6g)\n', markers(j).index, markers(j).position); end fclose(fid); end 添加代码需求,保存重心在世界坐标系下的坐标

2023-06-01 上传

将以下java代码转换成matlab:def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_trees): """ 计算大小比数(Size Ratio)。 参数: - target_diameter:参照树的胸径 - neighbor_trees:邻近树列表,包含四棵邻近树的胸径 返回值: - 大小比数(Size Ratio):介于0和1之间的值,表示参照树与邻近树之间的胸径大小比例 """ size_sum = 0 for neighbor in neighbor_trees: if pd.notnull(neighbor) and pd.to_numeric(neighbor, errors="coerce") < target_diameter: # 如果邻近树的胸径有效且小于参照树的胸径 size_sum += 1 # 大小比数加1 size_ratio = size_sum / len(neighbor_trees) # 计算大小比数 return size_ratio def main(): """ 主函数,用于执行计算混交度和大小比数的示例。 """ target_species = input("请输入目标树的树种:") # 输入目标树的树种 # 从Excel中读取邻近树数据 neighbor_data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") # 替换为您的邻近树数据Excel文件路径 neighbor_trees = neighbor_data["树种"].tolist() # 从Excel中读取参照树数据 reference_data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") # 替换为您的参照树数据Excel文件路径 target_diameter = reference_data.loc[reference_data["树种"] == target_species, "胸径"].values target_diameter = pd.to_numeric(target_diameter, errors="coerce")[0] # 转换为数值类型,只获取第一个有效值 mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_trees) # 计算混交度 size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_trees) # 计算大小比数 print("混交度 (Mixing Degree):", mixing_degree) print("大小比数 (Size Ratio):", size_ratio) if name == 'main': main()

2023-06-06 上传