matlab代码实现以下需求： 一行矩阵从大到小排在中间40%的所有值所在列的列号，再抽取5%的列号，将抽到列号的值改为0
时间: 2024-02-13 11:00:51 浏览: 98
可以按照以下步骤实现：
```matlab
% 生成一个随机矩阵
matrix = rand(10, 10);
% 排序并获取排在中间40%的值所在列的列号
[m, n] = size(matrix);
middle_start = ceil(0.3 * m);
middle_end = ceil(0.7 * m);
middle_values = matrix(middle_start:middle_end, :);
[sorted_values, sorted_idx] = sort(middle_values(:), 'descend');
[row_idx, col_idx] = ind2sub(size(middle_values), sorted_idx);
col_idx = unique(col_idx);
% 随机抽取5%的列号，并将对应位置的值改为0
selected_cols = randperm(n, ceil(0.05*n));
matrix(:, col_idx(selected_cols)) = 0;
```
这里生成了一个随机矩阵，然后按照之前提到的步骤获取了排在中间40%的所有值所在列的列号 col_idx，随机抽取了其中的5%的列号 selected_cols，并将对应位置的值改为0。
相关问题
matlab 中一行矩阵从大到小排在中间40%的所有值所在列的列号，再抽取5%的列号，将抽到列号的值改为0
可以按以下步骤实现：
1. 对矩阵进行降序排列，使用 sort 函数即可。排完序后，中间40%的所有值即为排在第 30% 到第 70% 的值。
2. 确定排在中间40%值的所在列的列号。可以使用 ceil 函数和 size 函数来实现，如下所示：
```
[m,n] = size(matrix);
middle_start = ceil(0.3 * m);
middle_end = ceil(0.7 * m);
middle_values = matrix(middle_start:middle_end, :);
[sorted_values, sorted_idx] = sort(middle_values(:), 'descend');
[row_idx, col_idx] = ind2sub(size(middle_values), sorted_idx);
col_idx = unique(col_idx);
```
这里的 sorted_idx 是按照中间40%的所有值从大到小排列后的索引，使用 ind2sub 函数可以将索引转换为行列号，最终得到的 col_idx 即为中间40%的所有值所在列的列号。
3. 抽取5%的列号，并将抽到的列号在矩阵中对应的位置的值改为0。可以使用 randperm 函数来随机抽取列号，如下所示：
```
selected_cols = randperm(n, ceil(0.05 * n));
matrix(:, selected_cols) = 0;
```
这里的 randperm 函数用于随机抽取列号，ceil(0.05 * n) 表示要抽取的列数，最终得到的 selected_cols 即为抽到的列号；将这些列对应的位置的值改为0，即可完成操作。
matlab代码实现以下需求： 一行矩阵，先找到该矩阵值排0.3位置的值，在小小于0.3的值中随机抽取5%的列值改为0
可以使用Matlab中的sort函数和randperm函数实现该需求。代码如下：
```matlab
% 生成一行矩阵
matrix = rand(1, 10);
% 找到排在0.3位置的值
sortedMatrix = sort(matrix);
value = sortedMatrix(ceil(0.3 * length(matrix)));
% 找到小于0.3的值的列索引
indices = find(matrix < value);
% 随机抽取5%的列索引并将其值改为0
numChanges = ceil(0.05 * length(indices));
changes = randsample(indices, numChanges);
matrix(changes) = 0;
% 打印结果
disp(matrix);
```
代码中使用rand函数随机生成一个1行10列的矩阵，然后使用sort函数找到排在0.3位置的值。接着使用find函数找到小于该值的列索引，再使用randperm函数随机抽取5%的列索引并将其值改为0。最后打印结果。
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2）框架层实现
2.1 创建项目
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3.1 UML设计图
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1