Matlab 是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的英文缩写，是用于科学与工程计算的工具。Matlab 提供了许多常用的数学函数，本文主要介绍 Matlab 与统计、排序、求和与乘积，以及随机数相关的函数。
目录
[1 统计函数](#1 统计函数)
[2 排序函数](#2 排序函数)
[3 求和与乘积](#3 求和与乘积)
[4 随机数](#4 随机数)
1 统计函数
在 Matlab 中，矩阵是数据的基本表现形式。Matlab 提供了一些统计函数，可以对矩阵进行数据分析。
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| 函数 | 说明 | 示例 |
| max(x) | x 为矢量时，求 x 的最大值；x 为矩阵时，计算 x 各列的最大值 | x = 1, 5, 3; max(x) ans = 5 |
| max(x, y) | x 和 y 具有相同的行和列，用 x 和 y 相同位置元素的最大值创建一个新矩阵 | x = 1, 5, 3; 2, 4, 6; y = 10, 2, 4; 1, 8, 7; max(x, y) ans = 10 5 4 2 8 7 |
| min(x) | x 为矢量时，求 x 的最小值；x 为矩阵时，计算 x 各列的最小值 | x = 1, 5, 3; min(x) ans = 1 |
| min(x, y) | x 和 y 具有相同的行和列，用 x 和 y 相同位置元素的最小值创建一个新矩阵 | x = 1, 5, 3; 2, 4, 6; y = 10, 2, 4; 1, 8, 7; min(x, y) ans = 1 2 3 1 4 6 |
| std(x) | x 为矢量时，计算 x 的标准差；x 为矩阵时，计算 x 各列的标准差 | x = 1, 5, 3; std(x) ans = 2 |
| var(x) | x 为矢量时，计算 x 的方差；x 为矩阵时，计算 x 各列的方差 | x = 1, 5, 3; var(x) ans = 4 |
2 排序函数
Matlab 提供了 sort() 和 sortrows() 函数，默认按列进行升序排序。
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| 函数 | 说明 | 示例 |
| sort(x) | x 为矢量时，对 x 进行升序排序； x 为矩阵时，对 x 的各列进行升序排序 | x = 1, 5, 3; sort(x) ans = 1 3 5 |
| sort(x, 'descend') | x 为矢量时，对 x 进行降序排序； x 为矩阵时，对 x 的各列进行降序排序 | x = 1, 5, 3; 2, 4, 6; sort(x, 'descend') ans = 2 5 6 1 4 3 |
| sortrows(x) | 依据矩阵 x 的第 1 列，对矩阵各行进行升序排序 | x = 3, 1, 2; 1, 9, 3; 4, 3, 6; sortrows(x) ans = 1 9 3 3 1 2 4 3 6 |
| sortrows(x, n) | 依据矩阵 x 的第 n 列，对矩阵各行进行升序排序 | x = 3, 1, 2; 1, 9, 3; 4, 3, 6; sortrows(x, 2) ans = 3 1 2 4 3 6 1 9 3 |
3 求和与乘积
Matlab 提供了矩阵元素求和与乘积的函数，例如 cumsum() 函数。cumsum() 函数不是简单地把每个元素相加，而是产生一个求中间和的数组。
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| 函数 | 说明 | 示例 |
| sum(x) | x 为矢量时，计算 x 各元素之和； x 为矩阵时，计算 x 各列元素之和 | x = 1, 5, 3; sum(x) ans = 9 |
| prod(x) | x 为矢量时，计算 x 各元素的乘积； x 为矩阵时，计算 x 各列元素的乘积 | x = 1, 5, 3; prod(x) ans = 15 |
| cumsum(x) | x 为矢量时，计算 x 的累加和； x 为矩阵时，计算 x 各列元素的累加和 | x = 1, 5, 3; cumsum(x) ans = 1 6 9 |
| cumprod(x) | x 为矢量时，计算 x 的累积； x 为矩阵时，计算 x 各列元素的累积 | x = 1, 5, 3; cumprod(x) ans = 1 5 15 |
4 随机数
Matlab 可以生成两种不同的随机数，分别是均匀随机数和高斯随机数，在工程计算中用于模拟测量数据。
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| 函数 | 说明 | 示例 |
| rand(n) | 产生一个 [0, 1) 之间的均匀随机数矩阵，矩阵大小 n x n | rand(2) ans = 0.9501 0.6068 0.2311 0.4860 |
| rand(m, n) | 产生一个 [0, 1) 之间的均匀随机数矩阵，矩阵大小 m x n | rand(3, 2) ans = 0.8913 0.0185 0.7621 0.8214 0.4565 0.4447 |
| randn(n) | 产生一个均值为 0，方差为 1 的高斯随机数矩阵，矩阵大小 n x n | randn(2) ans = -0.4326 0.1253 -1.6656 0.2877 |
| randn(m, n) | 产生一个均值为 0，方差为 1 的高斯随机数矩阵，矩阵大小 m x n | randn(3, 2) ans = -1.1465 -0.0376 1.1909 0.3273 1.1892 0.1746 |