MATLAB数组创建完全教程：直接赋值/linspace/zeros/ones/rand函数用法与实战

数组是MATLAB的核心数据结构，所有计算均基于数组完成。本文系统讲解MATLAB中最常用的数组创建方法，包括直接赋值、linspace()、zeros()、ones()、rand()等函数的语法、适用场景及实战技巧，覆盖从基础一维数组到高阶多维数组的创建，帮助快速掌握MATLAB数组操作的核心技能。

一、直接赋值法：最基础的数组创建方式

直接赋值是MATLAB创建数组最直观的方法，适合已知具体元素值的场景，可创建一维数组、二维矩阵（多维数组），是新手入门的首要掌握方式。

1. 核心语法

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% 一维数组（行向量）：元素用空格/逗号分隔，方括号包裹
行数组 = [元素1 元素2 元素3 ...];  % 空格分隔（推荐）
行数组 = [元素1, 元素2, 元素3 ...];  % 逗号分隔

% 二维数组（矩阵）：行内元素用空格/逗号分隔，行之间用分号分隔
矩阵 = [行1元素1 行1元素2; 行2元素1 行2元素2];

% 一维数组（列向量）：元素后加分号，或用转置符'
列数组 = [元素1; 元素2; 元素3 ...];
列数组 = [元素1 元素2 元素3]';  % 转置法（更便捷）

2. 实战示例

示例1：创建一维行/列数组

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% 创建一维行数组
row_arr = [1 2 3 4 5];
disp('一维行数组：');
disp(row_arr);

% 创建一维列数组（两种方式）
col_arr1 = [10; 20; 30];
col_arr2 = [40 50 60]';  % 转置法
disp('一维列数组1：');
disp(col_arr1);
disp('一维列数组2：');
disp(col_arr2);

运行效果：

markdown 复制代码

一维行数组：
     1     2     3     4     5
一维列数组1：
    10
    20
    30
一维列数组2：
    40
    50
    60

示例2：创建二维矩阵

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% 创建2行3列矩阵
mat = [1 2 3; 4 5 6];
disp('2行3列矩阵：');
disp(mat);

% 创建空数组（特殊场景用）
empty_arr = [];
disp('空数组维度：');
disp(size(empty_arr));  % 输出[]，表示空维度

运行效果：

css 复制代码

2行3列矩阵：
     1     2     3
     4     5     6
空数组维度：
     []

3. 注意事项

同一行的元素数量必须一致，否则会报错（如[1 2; 3]非法）；
支持混合数值类型，但会自动统一为精度更高的类型（如整数+小数→全部为小数）；
可通过size(数组名)查看数组维度，length(数组名)查看一维数组长度。

二、linspace()函数：等间距数值数组创建

linspace()专门用于创建指定长度、等间距的一维数组，无需计算步长，是工程计算中生成等间隔序列的首选方法。

1. 基本语法

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% 基础用法：生成从start到end的n个等间距元素
数组 = linspace(start, end, n);

% 简化用法：默认生成100个等间距元素
数组 = linspace(start, end);

参数说明：

start：起始值（必选）；
end：终止值（必选）；
n：元素个数（可选，默认100，必须为正整数）。

2. 实战示例

示例1：基础等间距数组

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% 生成0到10之间的5个等间距数
arr1 = linspace(0, 10, 5);
disp('0到10的5个等间距数：');
disp(arr1);

% 省略n，默认生成100个元素
arr2 = linspace(1, 2);
disp('1到2的默认等间距数（前5个）：');
disp(arr2(1:5));  % 只显示前5个元素

运行效果：

markdown 复制代码

0到10的5个等间距数：
     0    2.5000    5.0000    7.5000   10.0000
1到2的默认等间距数（前5个）：
    1.0000    1.0101    1.0202    1.0303    1.0404

示例2：生成角度序列（工程常用）

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% 生成0到2π的100个等间距角度（用于绘制正弦曲线）
theta = linspace(0, 2*pi, 100);
y = sin(theta);  % 计算正弦值
disp('角度序列前3个值：');
disp(theta(1:3));
disp('对应正弦值前3个：');
disp(y(1:3));

运行效果：

markdown 复制代码

角度序列前3个值：
         0    0.0635    0.1269
对应正弦值前3个：
         0    0.0634    0.1266

3. 核心优势

无需手动计算步长（步长自动为(end-start)/(n-1)）；
终止值end一定会包含在数组中（区别于:创建数组）；
适合需要固定元素个数的等间距序列场景。

三、zeros()/ones()函数：全0/全1数组创建

zeros()和ones()是创建全0、全1数组的专用函数，广泛用于初始化矩阵、占位符定义等场景，比直接赋值更高效。

1. 基本语法

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% zeros()：创建全0数组
全0数组 = zeros(n);          % n×n的二维全0矩阵
全0数组 = zeros(m, n);       % m×n的二维全0矩阵
全0数组 = zeros(m, n, k);    % m×n×k的三维全0数组

% ones()：创建全1数组（语法与zeros完全一致）
全1数组 = ones(n);
全1数组 = ones(m, n);
全1数组 = ones(m, n, k);

2. 实战示例

示例1：二维全0/全1矩阵

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% 创建3×3全0矩阵
zero_mat = zeros(3);
disp('3×3全0矩阵：');
disp(zero_mat);

% 创建2×4全1矩阵
one_mat = ones(2, 4);
disp('2×4全1矩阵：');
disp(one_mat);

运行效果：

markdown 复制代码

3×3全0矩阵：
     0     0     0
     0     0     0
     0     0     0
2×4全1矩阵：
     1     1     1     1
     1     1     1     1

示例2：三维数组与数组初始化

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% 创建2×3×2的三维全0数组
zero_3d = zeros(2, 3, 2);
disp('三维全0数组维度：');
disp(size(zero_3d));  % 输出2 3 2

% 实战：初始化数组后赋值（工程常用）
data = zeros(1, 10);  % 先创建1×10全0数组
for i = 1:10
    data(i) = i^2;    % 逐个赋值
end
disp('初始化后赋值的数组：');
disp(data);

运行效果：

markdown 复制代码

三维全0数组维度：
     2     3     2
初始化后赋值的数组：
     1     4     9    16    25    36    49    64    81   100

3. 应用场景

zeros()：初始化待填充数据的数组、创建空矩阵占位符、清零操作；
ones()：创建单位权重矩阵、统一缩放系数数组、初始化全1基准数组。

四、rand()/randn()函数：随机数组创建

MATLAB提供rand()（均匀分布）和randn()（正态分布）两个函数生成随机数组，用于仿真、模拟、随机抽样等场景。

1. 基本语法

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% rand()：生成0~1之间均匀分布的随机数数组
随机数组 = rand(n);          % n×n均匀分布随机矩阵
随机数组 = rand(m, n);       % m×n均匀分布随机矩阵

% randn()：生成均值为0、方差为1的标准正态分布随机数数组
随机数组 = randn(n);
随机数组 = randn(m, n);

2. 实战示例

示例1：均匀分布随机数组

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% 创建2×3的0~1均匀分布随机矩阵
rand_mat = rand(2, 3);
disp('0~1均匀分布随机矩阵：');
disp(rand_mat);

% 生成10~20之间的均匀分布随机数（缩放+平移）
rand_scaled = 10 + 10*rand(1, 5);  % 公式：a + (b-a)*rand()
disp('10~20均匀分布随机数：');
disp(rand_scaled);

运行效果（随机数每次运行不同）：

markdown 复制代码

0~1均匀分布随机矩阵：
    0.8147    0.1270    0.6324
    0.9058    0.9134    0.0975
10~20均匀分布随机数：
   19.1579   17.9221   19.5949   16.5574   10.3571

示例2：正态分布随机数组

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% 创建3×2的标准正态分布随机矩阵
randn_mat = randn(3, 2);
disp('标准正态分布随机矩阵：');
disp(randn_mat);

% 生成均值为5、方差为2的正态分布随机数（缩放+平移）
mu = 5;    % 均值
sigma = 2; % 标准差（方差=σ²）
randn_scaled = mu + sigma*randn(1, 5);
disp('均值5、标准差2的正态分布随机数：');
disp(randn_scaled);

运行效果（随机数每次运行不同）：

复制代码

标准正态分布随机矩阵：
   0.5377   -1.3077
   1.8339   -0.4336
  -2.2588    0.3426
均值5、标准差2的正态分布随机数：
   6.5755    3.5129    6.5748    4.4495    6.0349

3. 注意事项

rand()生成的随机数范围是左闭右开（0 ≤ x < 1）；
如需固定随机数种子（复现结果），可使用rng(数值)（如rng(1)）；
randn()生成的随机数理论上无范围限制，大部分集中在-3~3之间。

五、常用数组创建方法对比与场景选择

方法/函数	核心特点	适用场景	优点	缺点
直接赋值	自定义元素值	已知具体元素的小数组、特殊结构矩阵	灵活、直观	元素多时代码繁琐
linspace()	等间距、固定元素个数	生成等间隔序列（如角度、时间轴）	无需计算步长，终止值必包含	仅生成一维数组
zeros()	全0数组	数组初始化、占位符、清零操作	高效、语法简洁	仅生成全0数组
ones()	全1数组	权重矩阵、基准数组、统一缩放	高效、语法简洁	仅生成全1数组
rand()	0~1均匀分布随机数	仿真、随机抽样、模拟实验	分布均匀，可控范围	需缩放平移才能调整数值范围
randn()	标准正态分布随机数	噪声模拟、自然现象仿真	符合现实随机规律	数值范围不可控

选择建议：

已知具体元素 → 直接赋值；
等间距序列+固定个数 → linspace()；
初始化空数组 → zeros()；
随机数模拟（均匀）→ rand()；
随机数模拟（正态）→ randn()。

六、实战案例：综合创建与应用

以下案例实现"创建基础数组 → 数值计算 → 结果输出"的完整流程：

matlab 复制代码

% 1. 创建基础数组
% 直接赋值创建成绩矩阵（3个学生，4门科目）
score_mat = [85 92 78 90; 76 88 95 82; 91 84 89 79];
% linspace生成0~10的时间轴
time = linspace(0, 10, 5);
% zeros初始化结果数组
result = zeros(3, 1);

% 2. 计算每个学生的平均分
for i = 1:3
    result(i) = mean(score_mat(i,:));  % 按行计算均值
end

% 3. 生成随机加分（0~2分均匀分布）
add_score = rand(3, 1)*2;
final_score = result + add_score;

% 4. 输出结果
disp('学生原始平均分：');
disp(result);
disp('随机加分：');
disp(add_score);
disp('最终平均分（保留1位小数）：');
fprintf('%.1f\t%.1f\t%.1f\n', final_score);

运行效果（随机加分每次不同）：

markdown 复制代码

学生原始平均分：
   86.2500
   85.2500
   85.7500
随机加分：
    1.6297
    1.8559
    0.5395
最终平均分（保留1位小数）：
87.9	87.1	86.3