博客
关于我
matlab矩阵连接图解
阅读量:119 次
发布时间:2019-02-26

本文共 379 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在代码中,我们定义了两个矩阵a和b,然后通过特定的矩阵运算方式将它们连接起来。具体来说,矩阵a的数据如下:

9 8 7

4 5 6
3 4 3

矩阵b则定义为:

101 102 103
222 201 231
301 302 303

接下来,我们通过矩阵拼接的方式将a和b连接起来,得到新的矩阵c。具体实现如下:

c = [a, b]
这意味着c的结构是将a和b的所有行依次拼接在一起,结果如下:

9 8 7 101 102 103

4 5 6 222 201 231
3 4 3 301 302 303

同时,我们也可以通过另一种方式将a和b连接起来,得到矩阵d:

d = [a; b]
这意味着d的结构是将a和b的所有列依次拼接在一起,结果如下:

9 8 7

4 5 6
3 4 3
101 102 103
222 201 231
301 302 303

转载地址:http://dzyy.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>