🔗メモ

• 範囲指定の演算には()が必要
• テンソルにすると，max, meanなどが楽．作り方は，forで回してしまったほうが良い
• 表示が処理に対して追いついていない場合->drawnowコマンド

🔗目次

• 下位ページ
• 参考ページ
• 疑問
  • cellの中身に直接カッコオペレータ
  • structure
• Matlab文法
  • structure
  • 古いクラスの書き方
  • 新しいクラスの書き方
  • 引数が全て文字列の時だけのカッコが省略可能
  • viで変更した時に待たないと利用可能にならない
  • 行列のfor
  • cell配列
    • cell配列への代入
    • cell配列のforの参照はcell
    • cell文字列を普通の文字列にする
• 標準関数
  • loadとsave
  • mat, cell配列へのバッチ処理
    • cellfind
    • arrayfun, cellfun
  • PCA
  • PCA Expectedの見方
  • 移動平均
  • 線形近似(擬似逆行列演算)
  • 分割plot
  • sprintf
  • 多次元データの見方
  • 分布の見方
• 快適なプログラミングのために
  • matlabプログラムの高速化ハック
  • 間接参照
  • メモリの節約
  • 不必要なfind
  • Shuffle
  • Color Bar
  • figを開く・epsに変換する
  • 包絡線
• Matlab環境
  • 初期設定について
  • ワークスペースの保存と再開
  • マルチプロセスによる並列化
  • vim配列のmatlab
  • matlabのオプション
  • Exit Blocker
  • Matlab Coder
• トラブルシューティング
  • カラーバー付きscatter plotなどがベクタ出力できない

🔗下位ページ

• MathWorks
• Simulink

🔗参考ページ

• http://www.sc.ctrl.titech.ac.jp/~saitou/matlab.html#struct
  • matlabでObject指向

🔗疑問

🔗cellの中身に直接カッコオペレータ

• retCellFunc(args){1,1}などはできない？

🔗structure

• st([1 3 5]).member_mat(3, 5)

🔗Matlab文法

🔗structure

• 基本的にはmap
  • 何の事前定義なしにa.c=3と書いて良い
  • a.c.e=4もOK
• Structure with Multiple Fieldsのようにすると，struct arrayをつくることが出来る．s(1)のようにする．非常にやばい感じの文法

🔗古いクラスの書き方

• 古いクラスの書き方
  • @CookingフォルダにCooking.m，display.mなどを突っ込むとそれがコンストラクタ，メンバ関数になる．
  • メンバ関数にselfを毎回引数に取らなければならずかなりクソ？

🔗新しいクラスの書き方

• 新しいクラスの書き方（このサンプルのままだとset accessができない気がする）
  • 実体クラスをモジュール，ポインタクラスをインスタンスと呼び，区別される
  • ゲッタ，セッタを実装することができる．

🔗引数が全て文字列の時だけのカッコが省略可能

• 引数の全てが文字列の場合だけ引数のカッコが省略可能
• 以下の二つが同値
  • foo a b c
  • foo('a','b','c')

🔗viで変更した時に待たないと利用可能にならない

• rehashで解決．

🔗行列のfor

• for v=Aと表現すると，vはA(:, i)の順番で呼ばれる．

🔗cell配列

• cell配列＝全ての要素がcellの配列
  • [{1} {2}; {3} {4}]など
  • 上記の省略形として{1 2; 3 4}と書ける
• {}, ()の使い分けなど．
• http://bun6memo.blogspot.jp/2013/06/matlab.html

🔗cell配列への代入

• 長さを明示した部分配列にセル配列を突っ込む感じ．

function [ret] = cut_real_trials(realdm)
ret = {};
index = 1;
for a = realdm'
    c = a{3};
    for i = 1:size(c, 2)-1
        first = c(i);
        last = c(i + 1) - 1;

        ret(index, 1:3) = {a{1}(first:last), a{2}, first:last};
    end
    index = index + 1;
end
end

🔗cell配列のforの参照はcell

• cellの行列なので当たり前
• {[1],[2]}をforで回すと，{[1]}が各要素として代入される．

a = {[1],[2]};
for elem = a
  print(elem{1}); % elemではまだcell
end

🔗cell文字列を普通の文字列にする

s = strjoin(s_cell);

🔗標準関数

🔗loadとsave

whos -file durer.mat %matファイルの変数名を見る
save('150911.mat', 'var1', 'var2', 'var3', '-v7.3'); %特定の変数だけセーブ
load('141110.mat', 'pf2'); % 特定の変数だけロード

🔗mat, cell配列へのバッチ処理

🔗cellfind

• c.f. matに使うfind
• 数字

C = {1,5,3,4,2,3,4,5,2,1};
index = find([C{:}] == 5);

• 文字

cell_array={1,eye(2),true,'foo',10};
string='foo'
logical_cells = cellfun(cellfind('foo'),cell_array)
logical_cells =
                [0,0,0,1,0]

🔗arrayfun, cellfun

• aの各行のnormを取る．

d = arrayfun(@(idx) norm(a(idx,:)-m), 1:size(a,1))

• cell文字列配列の全てに検索．

cellfun(@findstr, dm1(:, 2), cellstr(repmat('post', size(dm1, 1), 1)), 'UniformOutput', false)
cellfun(@(x, y) findstr(x, y), dm1(:, 2), cellstr(repmat('post', size(dm1, 1), 1)), 'UniformOutput', false)

• @は関数オブジェクトにするくらいの気持ち．ラムダといったほうが近い？
• Uniformなんとかって言われたら，戻り値は一個にしてくれ，という意味．
• 引数も全てcellにしなければならない．

🔗PCA

• 変数の意味

  • column(:,i)がPCiの軸に相当
  • score(n,:)がn個目のデータのPCベクトルによる成分に相当

• PCAをかけた軸が何を表しているか？

[coeff, score, c, d, expected, mu] = pca(tac);
% 第i主成分が元のデータでどのようなデータになっているか？
% tac = score * coeff' + repmat(mu, size(score, 1), 1)
% tac(i, :) = score(i, :) * coeff' + mu
% PCAを張ったデータ以外のデータdataの第i主成分は何か？
% s = (tac_now - repmat(mu, size(tac_now, 1), 1)) * inv(coeff');
% s(i, :) = (tac_now(i, :) - mu) * inv(coeff');

🔗PCA Expectedの見方

• plot(cumsum(expected), '+');

🔗移動平均

• filter(デジタルフィルタ)が使える．
  • 分子部分だけ使ってz変換として利用．

r = [0 1 2 3 4];
A=[-1 3];
f=filter(A, 1, r)

f =
     0    -1     1     3     5

🔗線形近似(擬似逆行列演算)

• http://www.mathworks.co.jp/jp/help/matlab/data_analysis/programmatic-fitting.html#f1-7306
• モデル

y = X * a + e

• モデルに対して，

a = X \ y
e = y - X * a

% Enter t and y as columnwise vectors
t = [0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]';
y = [0.6 0.67 1.01 1.35 1.47 1.25]';
% Form the design matrix
X = [ones(size(t))  exp(-t)  t.*exp(-t)];
% Calculate model coefficients and residental
a = X\y
r = y-X*a

🔗分割plot

• plotを分割できる．
  • subplot(w, h, index)を宣言してからplot, scatterをすれば分割ができる．
  • title, xlabel, ylabelなどはplotのあと．

🔗sprintf

• c言語のsprintfとの差分は，"が'となっていることのみ．

🔗多次元データの見方

• imagesc
  • 全部生で見られる
• pca
  • 次元を落とす

🔗分布の見方

• mean, var, hist
• hist

[nelements,xcenters] = hist(data)
bar(xcenters,nelements)

🔗快適なプログラミングのために

🔗matlabプログラムの高速化ハック

http://www.aclab.esys.tsukuba.ac.jp/~ohbuchi/matlab.pdf http://myenigma.hatenablog.com/entry/20121231/1357024090#4ループではなく行列演算を使用する

🔗間接参照

• ポインタを使いたい時用
  • 超すごい

🔗メモリの節約

• きちんと使わなくなった変数はsaveして，必要になったらloadするように．

🔗不必要なfind

• A(A<0.5) = 0でよい．findはいらない．

🔗Shuffle

• データのシャッフル
  • Period Shuffle Surrogate，実験順序生成のために．

data = data_num(randperm(length(data_num)));

🔗Color Bar

imagescのcolorbarを変えたい時に使う． colormap(-sortrows(-gray))

🔗figを開く・epsに変換する

• figを開く

openfig('input.fig');

• epsに変換

rgb2cm
openfig('input.fig', 'new', 'invisible');
print(gcf,'-depsc','-painters','output.eps')

🔗包絡線

http://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/103700-

🔗Matlab環境

🔗初期設定について

• matlab/project1を作る．
• project1/load_env.mにpathの設定などを入れる
• project1/load_project1.mにデータのload関数を入れる．

🔗ワークスペースの保存と再開

• 作業の終わりにはsave('yyyymmdd.mat','-v7.3');
• 作業の始めにload('yyyymmdd.mat, '-v7.3');

🔗マルチプロセスによる並列化

• マルチプロセスでmatlabの実行

screen
matlab -nodisplay
[command]
[ctr-ad] # detach

• 戻って見たい場合は，

screen -ls
screen -r

🔗vim配列のmatlab

• 無理らしい
  • いちおう，CUIで起動中に!vi hoge.mとして，matlab内でviを立ち上げることでできなくない．

🔗matlabのオプション

• http://d.hatena.ne.jp/ruicc/20091216/1260981595 このページには，描画すらもCUIでできるようにする方法が書いてある．
• '-r' 初回コマンドで指定可能．hoge.mを作って，-r hogeとすれば，あたかもhogeを実行するコマンドになる．
• '-nodisplay' GUIの表示非表示

🔗Exit Blocker

非保存のファイルを１つ残すべき

🔗Matlab Coder

• Matlab->Cのコンパイル
  • https://jp.mathworks.com/products/matlab-coder/features.html?requestedDomain=jp.mathworks.com

🔗トラブルシューティング

🔗カラーバー付きscatter plotなどがベクタ出力できない

• カラーバーが壊れていて，唯一ベクタ出力できるpainterレンダリングが使えなくなっているらしい．
• カラーバーを直すスクリプト：
  • 参考（これだけでは動かないので，スクリプトが欲しい場合は上のrefを使う．）