rand()
trả về giá trị từ phân phối nào?a = rand(1, 11);
b = sort(a);
c = b(1, ceil(end/2));
while
?a = 0;
do
a = a + 1;
while a < 5
end
a = 0;
while(a < 5)
a = a + 1;
a = 0;
while a < 5:
a = a + 1;
a = 0;
while a < 5
a = a + 1;
end
b
chứa gì?a =
19 20 12 0 6
6 9 56 0 3
46 8 9 8 19
9 8 8 19 46
1 9 46 6 19
b =
56 0
9 8
b =
8 19
19 46
myfun
và muốn đo thời gian chạy của nó. Đoạn mã nào sẽ trả về t
là thời gian trong giây mà myfun
mất để chạy?t = cputime(myfun());
tic;
myfun();
toc;
timer.start;
myfun()
t = timer.stop;
t = timer(myfun());
%%
được sử dụng cho mục đích gì?.
KHÔNG được sử dụng để làm gì?mean
, median
, và mode
trả về cùng một giá trị?x = [-1:0.1:1];
y = X.^2;
plot(x, y)
figure
không được gọi ngay trước đó. plot
của bạn không đúng. name
trong cấu trúc S?a = [1 2 3; 4 5 6];
b = zeros(size(a));
for i_row = 1:size(a, 1)
for i_col = 1:size(a, 2)
b(i_row, i_col) = a(i_row, i_col)^2;
end
end
x] b = a.^2;
c
là gì?a = ones(1,3);
b = 1:3;
c = conv(a,b)
switch
?x = 7;
switch x
case 2
disp("two");
otherwise
disp("not two");
end
x = 7;
switch x :
case 2
disp("two");
otherwise
disp("not two");
end
x = 7;
switch x
case 2
disp("two");
else
disp("not two");
end
x = 7;
switch x
case 2
disp("two");
default
disp("not two");
end
a = 1;
b = 2;
c = 3;
d = 4;
e = c / (~a - b == c - d);
c =
NaN
c =
Inf
c =
-0.2500
eq
mặc định. f10 = 1;
for i = 1:10
f10 = f10 * i;
end
f10 = factorial(10)
f10 = 1;
i = 1;
while i <= 10
i = i + 1;
f10 = i * f10;
end
f10 = prod(1:10)
a = rand(5);
round(a * inv(a))
diag(ones(5, 1))
identity(5)
eye(5)
dog =
name: 'Bindy'
breed: 'border collie'
weight: 32
dog = struct('name', 'Bindy'; 'breed', 'border collie'; 'weight', 32);
dog.name = 'Bindy';
dog.breed = 'border collie';
dog.weight = 32;
dog = {
'name' : 'Bindy',
'breed' : 'border collie',
'weight': 32;
}
dog('name') = 'Bindy';
dog('breed') = 'border collie';
dog('weight') = 32;
my_func
là một hàm như sau. Giá trị của a
là gì ở cuối mã dưới đây?function a = my_func(a)
a = a + 1;
end
------------------
a = 0;
for i = 1:3
my_func(a);
end
a = my_func(a);
c = {["hello world"]} {1×1 cell} {["goodbye"]} {1×3 double}
{"hello world" {"hello"} "goodbye" [1 2 ]};
{"hello world" {"hello"} "goodbye" {[1 2 3]}};
{"hello world" {"hello"} "goodbye" [1 2 3]};
;`
b
vào mỗi hàng của a
?a = ones(4, 4);
b= [1 2 3 4];
a
bằng o
?for i = 1:length(fruit)
fruit{i}(fruit{i} == a) == o;
end
for i = 1:length(fruit)
fruit(i)(fruit(i) == 'a') == 'o';
end
for i = 1:length(fruit)
fruit{i}(fruit{i} == 'a') == 'o';
end
for i = 1:length(fruit)
fruit{i}(fruit{i} == 'a') == 'o';
x^2 + 2x - 4
?a
mới vào cuối mảng cell hai chiều C
?height
. Lựa chọn nào sẽ trả về một mảng 100 x 1, sim_height
, với các giá trị từ một phân phối chuẩn có cùng trung bình và phương sai như dữ liệu chiều cao của bạn?burger
' từ menu
?menu = {'hot dog' 'corn dog' 'regular burger' 'cheeseburger' 'veggie burger'}
a
là gì?a = randi(10, [1, 10]);
a(3) = 11;
a(a>2) = 12;
sparse
để loại bỏ các ô trống từ biến mảng cell. sparse
yêu cầu đầu vào của nó phải là một ma trận đầy đủ với ít nhất 50% các phần tử bằng không. a = 1:10;
menu
thành biến menu_string
như dưới đây?menu = {'hot dog' 'corn dog' 'regular burger' 'cheeseburger' 'veggie burger'} menu_string = 'hot dog corn dog regular burger cheeseburger veggie burger'
rng_settings_curr = rng('shuffle');
rng(time());
rng_settings_curr = rng();
rng_settings_curr = rand('shuffle');
rng('shuffle');
rng_settings_curr = rng();
data
trong đó mỗi cột là một bản ghi âm thanh đơn từ một phòng trong nhà bạn. Bạn đã nhận thấy rằng mỗi cột có một giá trị trung bình khác nhau và khi bạn vẽ chúng tất cả trên cùng một đồ thị, phân tán trên trục y làm cho không thể nhìn thấy bất cứ điều gì. Bạn muốn trừ đi giá trị trung bình từng cột. Khối mã nào sẽ thực hiện điều này?data_nomean = data - repmat(median(data), size(data, 1), 1);
data_nomean = bsxfun(@minus, data, mean(data));
data_nomean = zeros(size(data));
for i = 1:size(data, 1)
data_nomean(i, :) = data(i, :) - mean(data(i, :));
end
data_nomean = zscore(data');
b
chứa các giá trị trung bình của mỗi mảng trong C
?b = zeros(1, size(C, 2));
for i_C = 1:size(C, 2)
b(i_C) = mean(C(i_C));
end
b = cellfun(@mean, C);
b = zeros(1, size(C, 1));
for i_C = 1:size(C, 1)
b(i_C) = mean(C{i_C}(:));
end
b = cellfun(@(m) mean(m(:)), C)
passwords
chứa một chữ số và 0 nếu không?passwords = {'abcd' '1234' 'qwerty' 'love1'};
figure
x = rand(10,10);
r = corrcoef(x);
surf(r)
colorbar
figure
x = rand(10,10);
r = corrcoef(x);
imagesc(r)
colorbar
a = 1:10;
b = a(randi(10, 1, 10));
m = perms(a);
i = randi(factorial(10), 1);
b = a(m(i, :))
[s, j] = sort(rand(10, 1));
b = a(i);
b = a(randperm(10));
a = 'stand'
b = "stand"
C = {'dog' 'cat' 'mouse'}
D = {'cow' 'piranha' 'mouse'}
E = setdiff(C,D)
sửa
x = 9.0646 6.4362 7.8266 8.3945 5.6135 4.8186 2.8862 10.9311 1.1908 3.2586
y = 15.4357 11.0923 14.1417 14.9506 8.7687 8.0416 5.1662 20.5005 1.0978
coeff_line = polyfit(x,y,1)
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line)
figure; plot(x,y,'o')
hold on
plot(x_linemy_line)
figure
plot(x,y,'o')
coeff_line = polyfit(x,y,1);
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line);
plot(x_line,y_line)
figure
plot(x,y)
coeff_line = polyfit(x,y,1);
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line);
hold on; plot(x_line,y_line)
coeff_line = polyfit(x,y,1);
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line);
figure; plot(x,y,'o')
hold on
plot(x_line,y_line)
a = [0 1 2 3; 4 5 6 7];
a = a^2;
v = {1:10}
v = [1-10]
v = 1:10
v = (10)
___
.function mystery_func(a) :
return a
function b = mystery_func(a)
b = a;
end
def b = mystery_func(a)
b = a;
end
function mystery_func(a)
b = a;
return b;
end
i 55: Trạng thái của a khi kết thúc đoạn mã này là gì?
a = [1 2; 3 4];
b = a(:,2);
c = b + 3;
a(1:2,1) = c;
a =
6 3
7 4
a =
5 2
7 4
a =
5
7
a =
6
7
h_f = figure; set(h_f,'Color', [0 0 0]);
h_a = gca; set(h_a,'Color', [0 0 0]);
h_a = axes; set(h_a,'Color', [0 0 0]);
h_f = gcf; set(h_a,'Color', [0 0 0]);
2*[1:5]+1
1:2:9
isodd(1:9)
1:odd:9
imfilter
thực hiện một phép tích chập giữa một hình ảnh và một ma trận. Giả sử bạn đã tải một hình ảnh trong MATLAB vào biến img
và bạn áp dụng mã sau. Hình ảnh ban đầu trông nhẹ nhàng hơn vì phép tích chập làm mờ hình ảnh (loại bỏ nhiễu). Tại sao bạn nghĩ điều này đã xảy ra?h = ones(5,5)/25;
imshow(imfilter(img,h));
h
là một bộ lọc Gaussian thêm vào 1. Hiệu ứng dự kiến của nó là làm nổi bật các cạnh hình ảnh. h
là một bộ lọc trung bình phân phối đồng đều thêm vào 1. Hiệu ứng dự kiến của nó là làm mờ hình ảnh (loại bỏ nhiễu). h
là một bộ lọc Laplacian thêm vào 0. Hiệu ứng dự kiến của nó là làm mờ hình ảnh (loại bỏ nhiễu). imfilter
là một hàm luôn làm mờ hình ảnh. b
là gì?a = [1 2 3];
b = repmat(a,2,3);
a
?a = [ 1 2 3 4];
c = [7,8,9]
c = [7: 8: 9]
c = [7; 8; 9]
c = [7 8 9]
who
vars
whos
who all
snap
trong một tệp m và khi bạn gọi nó, bạn không nhận được đầu ra mong đợi. Trước đó, bạn đã viết một hàm snap khác, mà bạn nghĩ có thể cũng nằm trên đường dẫn tìm kiếm. Lệnh nào bạn có thể sử dụng để xem liệu hàm snap cũ có được gọi không?] vùng
data
?b = cellfun(@(x) mean(x), data)
b = mean(data)
b = cellfun(@mean, data)
b = mean(cell2mat(data))
v = 1:10
v = (1:10)'
v = [1:10]'
v = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]'
ones(5, 3)
tạo ra ma trận với các giá trị nào?a
?sum(a(:))
total(a)
sum(sum(a))
total(total(a))
Certainly, let's translate the remaining questions to Vietnamese.
varargin
trong một hàm bạn viết?c = [9 8 0];
d = [0 0 1];
e = union(c,d);
e = [0 0 1 9 8 0]
e = [9 8 0 0 0 1]
e = [0 1 8 9]
e = [1 8 9]
a = 1;
for i_loop = 1:6
disp(a);
end
111111
1 1 1 1 1 1
1
1
1
1
1
1
Không có gì sẽ được in ra
b = ['stand' 'alone'];
c = {rand(20,10) rand(23,2) rand(14,5)}
b = cellfun(@(m) mean(m(:)), C
b = zeros(1, size(C,1);
for i_C = 1:size(C,1)
b(1_C) = mean(C{i_C}(:));
end
b = cellfun(@mean, C)
b = zeros(1, size(C,2);
for i_C = 1:size(C,2)
b(1_C) = mean(C(i_C));
end
if else
?if (a > 1):
b = 2;
else:
b = 3;
if (a > 1){
b = 2;
} else{
b = 3;
}
if (a > 1)
b = 2;
else
b = 3;
end
if (a > 1)
b = 2;
else
b = 3;
A
chứa gì?a = [9 8 8 19 6 1 9 6 6 19];
b = unique(a);
b = [1 6 8 9 19]
= [1 6 8 9]`
b = [1 6 6 6 8 8 9 9 19 19]
b = [1 6 6 8 8 9]