MATLAB学习笔记——1. 基础

之前对 MATLAB 的使用都是轻量级的，因此总是不太熟，趁着必须要用 MATLAB 的机会，小结一下 MATLAB 的基本语法，便于查阅。（2022年9月）

之前的MATLAB笔记还是太简陋了，必须加上面向对象等部分组成更完整的系列笔记。因为现在手上的代码还是太乱了，必须彻底重构一下，先把笔记补上。（2024年6月）

基本语法

注释：MATLAB 使用百分号%进行单行注释，使用%{...%}进行多行注释。

分号：; MATLAB 并不需要强制使用分号作为语句的结尾，以空格或回车结尾即可。不使用分号结尾时会把计算结果显示出来，使用分号结尾则会抑制计算结果的显示。

续行符：在第一行的结尾使用...可以把命令接续到第二行。(如果直接把...接在数字后面会报错，可以加空格)

命令补全：Tab 键。

对命令行窗口清屏：clc

MATLAB 的一切数据都是矩阵：行向量是行数为 1 的矩阵，数是行数列数均为 1 的矩阵，甚至一个无效命令，它的返回值[]都是一个 0 行 0 列的空矩阵。

和其他现代编程语言类似：

• MATLAB 对大小写敏感，这与它所参考的 FORTRAN 不同。
• MATLAB 对表达式中的空格不敏感，表达式中的空格通常被忽略。（只有bash这些异类才会对空格敏感）

和大部分现代编程语言不同：

• 在 MATLAB 中，不等号是~=，而不是 C 语言风格的!=；
• MATLAB的矩阵在内存中采用FORTRAN风格的列主序，而不是C语言风格的行主序。

在MATLAB控制台中数据显示格式可以使用format命令修改，这个命令的效果是持续性的，但只是影响呈现效果，不会影响数据的储存形式和计算精度。

• format 默认格式（恢复为默认格式）
• format short 5 字长定点数，显示 5 位（scaled fixed point format with 5 digits）
• format long 15 字长定点数，显示 15 位双精度，7 位单精度（scaled fixed point）
• format short e 5 字长浮点数
• format long e 15 字长浮点数
• format rat 对小数使用近似的有理数表示

变量

MATLAB 的变量名允许使用字母，数字和下划线组成，只允许字母开头。变量名严格区分大小写，长度不超过 namelengthmax=63 个字母。

和Python类似，MATLAB 也属于动态类型的语言，变量是无类型的（相对于指针的效果），必须先对变量进行赋值(数组或矩阵等)，然后才能使用。

与 Python 不同的是，MATLAB不需要关注深拷贝和浅拷贝的细节， MATLAB 在函数传参等情况下默认采用传值方式，但是在底层处理时普遍采用了懒拷贝（Lazy Copy）的优化：如果没有进行修改，那么总是对原件的引用；如果产生了修改，那么就会对原件进行拷贝，在拷贝的基础上进行修改。

实际上在面向对象的部分，我们还是需要关注深拷贝和浅拷贝的机制，区别体现在自定义类型是否继承自内置的handle基类。

特殊变量：

• ans 没有指定变量接收时，上次的计算结果会默认保存在这个变量里；
• eps 浮点数误差；
• inf,Inf 无穷大，NaN,nan 非法值；
• pi 圆周率；
• i,j 虚数单位，两者相等。

特别注意：i 和 j 默认是虚数单位，但是作为循环变量赋值之后就不再是虚数单位了，此时如何需要使用虚数，需要重新赋值，例如

i = complex(0, 1);

在命令行中：

• 执行 x=1 会把结果赋值给x变量，返回

x=
    1

• 执行 1*2 会把结果赋值给ans变量，返回

ans=
    2

当前定义和使用的所有变量会处于当前的工作区中：

• 查询变量：
  • 使用who命令，可以查询 MATLAB 当前工作区使用的所有变量名称；
  • 使用whos会显示更详细的结果，包括所有变量的内存尺寸；(也可以单独在工作区窗口查看)

>> who

Your variables are:

a    ans  x

>> whos
  Name      Size            Bytes  Class     Attributes

  a         1x1                 8  double
  ans       1x1                 8  double
  x         1x1                 8  double

• 删除变量：
  • 使用clear x可以删除x变量；
  • 使用clear可以删除所有变量；
• 变量加载与保存：
  • 使用save myfile命令可以把当前工作区的所有变量保存到文件myfile.mat；
  • 使用load myfile命令可以把myfile.mat里面的所有变量重新加载到当前的工作区中。

MATLAB提供了全局变量，可以使用global x来声明一个全局变量（声明不是定义，仍然需要单独定义），在任何的函数作用域中只需要再次声明这个全局变量，就可以使用它，例如

% 主脚本
global x; % 声明全局变量
x = 10;

% 调用函数
displayGlobalVariable();

% 函数文件
function displayGlobalVariable()
    global x; % 再次声明全局变量
    disp(x); % 10
end

数据类型

浮点数与整数

在MATLAB中，数和矩阵的元素等默认都是double浮点数，虽然MATLAB也支持int64等数据类型，但是通常是不需要使用的！！！（除非考虑与C语言等的接口对接等情况，此时才需要特别关注数值类型）

x = 1; % double

x = int64(1); % int64

因为针对int类型的所有运算仍然会得到int，并不会自动转换为double，这很可能会导致程序bug

a = int32(2);

b = a * 1.2 % int32 2

在通常的使用中直接用字面量2或2.0即可，常见的操作包括索引等也不需要专门使用int类型，即使有取整的需求，使用floor()也是足够的，并且返回值仍然是double类型

a = floor(1.2)

b = a * 1.2 % 1.2000

字符与字符串

MATLAB 支持字符和字符数组，全部使用单引号 '' 包裹。用下面的语句可以创建和修改字符数组：

% 创建字符
singleChar = 'A';

% 创建字符数组
charArray = 'Hello, MATLAB!';

% 获取字符数组的元素（字符）
firstChar = charArray(1); % 'H'

% 修改字符数组的元素（字符）
charArray(1) = 'h'; % 'hello, MATLAB!'

% 合并字符数组
newCharArray = [charArray, ' is great!']; % 'hello, MATLAB! is great!'

注意，这里由字符组成的字符数组会默认显示为连续的形式，而不是类似于矩阵的形式

hello, MATLAB! is great!

在较新的版本中，MATLAB 额外提供了字符串类型，需要使用双引号 "" 包裹。用下面的语句可以创建和修改字符串和字符串数组，与字符数组不同，字符串数组的使用则更像是字符串的“矩阵”

% 创建字符串
singleString = "Hello, MATLAB!";

% 创建字符串数组
stringArray = ["Hello", "MATLAB", "!"];

% 获取字符串数组中的元素（字符串）
firstString = stringArray(1); % "Hello"

% 修改字符串数组中的元素（字符串）
stringArray(1) = "Hi"; % ["Hi", "MATLAB", "!"]

% 合并字符串数组为字符串
newString = join(stringArray, " "); % "Hi MATLAB !"

% 拆分字符串为字符串数组
splitStrings = split(singleString, ", "); % ["Hello", "MATLAB!"]

% 替换字符串
replacedString = replace(singleString, "MATLAB", "World"); % "Hello, World!"

字符、字符数组与字符串分别采用了单引号和双引号，它们也需要特殊处理引号：

• 在字符数组中，使用连续的单引号''表示一个单引号，对于双引号不需要额外处理；
• 在字符串中，对于单引号不需要额外处理，使用连续的双引号""表示一个双引号。

布尔类型

布尔值可以直接使用 true 和 false 关键字创建，或通过逻辑表达式生成。

% 创建布尔值
a = true;
b = false;

% 通过逻辑表达式生成布尔值
c = (5 > 3);
d = (2 == 3);

需要注意的是，向控制台输出布尔值时会自动转换为1或0。

多个布尔值可以组成数组，在使用逻辑判断作用于矩阵时也会得到布尔数组

% 创建布尔数组
boolArray = [true, false, true];

% 通过逻辑表达式生成布尔数组
numbers = [1, 2, 3, 4, 5];
boolArray = (numbers > 3); % [false, false, false, true, true]

布尔值和布尔数组都支持常见的逻辑运算：

• 逻辑与（AND）：&
• 逻辑或（OR）：|
• 逻辑非（NOT）：~
• 逻辑异或（XOR）：xor

它们对于布尔数组是逐个元素运算的，例如

vec1 = [true, false, true];
vec2 = [true, true, false];
result = vec1 | vec2; % 结果是 [true, true, true]

容易混淆的运算是&&和||，它们常用于条件表达式中，只支持标量间运算，并且具有短路逻辑，MATLAB不支持!作为否定。

常用片段/脚本

运行前清理

下面几个清理性质的命令在主脚本的开头很常见

clc;
clear;
close all;

format short e
format compact

作用依次为：

• clc: 清除命令行窗口的内容
• clear: 清除工作空间中的所有变量
• close all: 关闭所有打开的图形窗口
• format short e: 对浮点数的输出采用科学计数法
• format compact: 使命令行的输出更加紧凑，去除不必要的空行

注意：clear会清理所有的工作区变量，如果工作区中有存储重要数据的变量，建议立刻保存到.mat文件中，在脚本中再重新加载。

补充几个可选命令：

• clear all：比clear更彻底的清理，通常没有必要（不含下面的类定义）
• clear classes：清理所有的类定义，确保MATLAB加载最新的类定义，通常没有必要
• fclose('all')：关闭所有正在打开的文件

搜索路径配置

对于一个含有多级目录的项目，可以使用下面的setup_path.m脚本将其中的子文件夹添加到搜索路径中

setup_path.m

% set up the project environment

disp('call setup.m')

projectRoot = fileparts(mfilename('fullpath'));
fprintf('projectRoot: %s\n', projectRoot);

foldersToAdd = {'src', 'utils'};
for i = 1:length(foldersToAdd)
    folderPath = fullfile(projectRoot, foldersToAdd{i});
    addpath(genpath(folderPath));
end

在脚本中定义了项目根目录projectRoot，添加了src/, utils/这两个子目录，可以根据需要修改。 将setup_path.m脚本放置在项目根目录下，在主脚本的开头使用run('/path/to/setup_path.m')即可，在涉及到存储路径时使用projectRoot组成绝对路径。

关于MATLAB搜索路径的特点：

• 对MATLAB搜索路径的修改在MATLAB整个会话期间会持续生效；
• MATLAB会对搜索路径集合自动去重，因此重复执行没有任何副作用。

并行池配置

对于一个需要并行的程序，虽然MATLAB在遇到parfor语句时会自动开启并行，但是我们也可以使用下面的命令提前开启

gcp();

可以用下面的命令关闭并行池

delete(gcp);

因为MATLAB在会话结束之后自动关闭并行池，我们通常不需要手动进行关闭。

资源与性能检测

我们关注MATLAB进行大规模科学计算所需要的典型资源：

• MATLAB版本
• 系统内存大小
• 系统核心数（支持的并行数目）

下面的脚本可用于检测这些关键信息

check.m

%% Check MATLAB Environment

% Get current MATLAB version
matlabVersion = version('-release');
disp(['MATLAB Version: ', matlabVersion]);

% memory
if ispc
    % Windows
    [~, cmdout] = system('systeminfo | findstr "Total Physical Memory"');
    disp('Memory information (Windows):');
    disp(cmdout);
elseif isunix
    % Unix-like
    [status, cmdout] = system('free -h');
    disp('Memory information (Linux):');
    disp(cmdout);
else
    disp('System memory information not available on this platform.');
end

% Get maximum supported workers
maxWorkers = feature('numcores'); % Get maximum number of cores

% Check current parallel pool status, open if not already open, and execute test task
pool = gcp('nocreate'); % If no pool exists, do not create new
if isempty(pool)
    disp(['No parallel pool found. Opening a new one with ', num2str(maxWorkers), ' workers...']);
    parpool('local', maxWorkers); % Open local pool based on maximum supported cores
    disp('Parallel pool opened successfully.');
else
    disp(['Current parallel pool size: ', num2str(pool.NumWorkers)]);
end

% Execute parallel task to output "Hello, world!" using maximum supported workers
parfor idx = 1:maxWorkers
    fprintf('Hello, world! (from %d)\n', idx);
end

%  close parallel pool
delete(gcp);

杂项

调试控制

MATLAB除了支持和其它语言一样的断点调试功能之外，还有一些更方便的调试机，MATLAB的运行时环境实在是太强大了。

在MATLAB代码中支持如下的中断命令：

• pause：程序暂停，按任意键继续；
• keyboard：手动加入断点，程序执行到这里时会暂停，可以在命令行中输入指令进行调试，点击继续后才会继续执行。

我们可以在命令行或者脚本开头使用下面的特殊命令

dbstop if error;

这样在错误发生时，MATLAB 会自动进入调试模式，保留出错的现场，显然这样的做法会导致程序性能的降低。 这个命令的效果是持续性的，可以使用下面的命令清除这个效果

dbclear if error;

这两个命令在新版本的MATLAB是可以直接在GUI界面上设置的，在run的下拉菜单中有pause on errors选项，勾选或取消就对应了这两个命令。

在调试状态下，提示符为K>>，可以用下面的命令在函数调用栈之间跳转

dbup
dbdown

我们要避免在程序暂停时修改代码文件，因为MATLAB在运行时会整体加载所需要的代码文件，如果尝试在程序暂停修改代码文件，在暂停恢复后这些修改并不会生效，但是下次重新运行程序时会生效。

服务器运行

在Linux服务器上使用MATLAB有一些不同点，最典型的不同是没有GUI界面，不支持显示图像等，可以使用如下选项

• -nodisplay：不启动GUI显示。
• -nosplash：不显示启动画面。
• -nodesktop：不启动桌面环境。
• -r "..."：运行指定的命令或脚本（运行结束不会自动退出MATLAB）

例如

matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop -r "run('path/to/myscript.m'); exit;"

这里使用exit;在脚本正常完成后自动退出MATLAB。

注意：

• run()需要使用字符数组作为参数，表示执行的脚本名称（可以含路径），如果改成直接输入脚本名称，则不能带.m后缀；
• 在运行遇到错误时可能被卡死，建议使用下面脚本中的try-catch语句，在我们的脚本出错时显示一些错误信息并主动退出。

run_matlab

#!/bin/bash

if [ "$#" -ne 1 ]; then
    echo "Usage: $0 <script_path>"
    exit 1
fi

SCRIPT_PATH=$1

matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop -r "try, run('$SCRIPT_PATH'); catch ME, disp(ME.message); exit(1); end; exit;"

版本兼容性

MATLAB在不同版本之间并不保证兼容，主要的差异包括：

• 低版本不允许在M文件内部定义局部函数，只允许在一个单独的函数文件中定义一个函数，不允许脚本文件中定义函数，在R2016b之后允许定义局部函数；
• 在低版本中不同尺寸的矩阵运算不会自动扩展，必须保持矩阵尺寸一致，在R2016b之后支持维数隐式扩展；
• 在低版本中只有字符数组，没有字符串类型，在R2016b之后提供了字符串类型。
• 实时交互式脚本（.mlx文件）大约在R2019b之后在各个平台上才被完整支持。

除此之外，MATLAB提供的海量内置函数的接口也不是稳定的，可能随着版本的变化而变化。

在高版本的MATLAB环境下，写出一套对低版本兼容的代码还是非常困难的，例如笔记本上的是R2023b，但是服务器上安装的版本只有R2015b， 有很多内置函数都不一样：新版本提供了很多新的内置函数，并且对很多旧的内置函数提供了更好的替代实现。

编码与换行符问题

MATLAB对编码和换行符并没有一套完整的支持：

• 关于源文件编码：新版本的MATLAB文件默认都采用UTF-8编码，但是老版本可能采用GBK编码，在保存时也可以指定GBK编码；
• 关于源文件回车：Windows下的MATLAB创建并编辑的新文件始终采用的是CRLF，但是对于LF文件进行编辑改动，则会保持与文件一致的换行符，并不会产生异常。

在命令行窗口和绘图窗口中，都很可能会出现不支持中文字符输入和显示的问题。

评价

MATLAB经常被程序员鄙视，普遍认为这不是一个设计良好的编程语言，我也这么认为， 因为和C++，Java，Python这些典型的编程语言相比，MATLAB有很多对编程不友好的地方：

• MATLAB本身不是开源的，我们不清楚它的具体底层实现，无法进行深度优化；
• IDE太垃圾，连黑暗模式都没有，智能提示与其他语言差距甚远；
• 语法设计并不是完全符合编程思想的，而是基于实用主义，和其他正经编程语言的成体系的语法规则截然不同；
• 内置函数太多，而且命名和接口等非常不规范，虽然MATLAB的官方文档是非常详细的，但是我们仍然很可能误用这些内置函数；
• MATLAB只允许一个函数文件对外暴露一个函数接口，这导致我们必须拆分出很多的小函数文件，维护非常不方便；（可以使用类的静态方法绕开这个限制）
• 教程不是面向程序员的，市面上的绝大部分MATLAB教程对语法层面的介绍仅仅是入门级的，关注的重点多半是某些工具箱的使用；
• 大部分使用者不是专业的程序员，代码并没有普遍采用面向对象等编程思想，对于大型项目的维护非常困难；
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