rand() renvoie-t-elle la valeur ?a = rand(1, 11);
b = sort(a);
c = b(1, ceil(end/2));
while ?a = 0;
do
a = a + 1;
while a < 5
end
a = 0;
while(a < 5)
a = a + 1;
a = 0;
while a < 5:
a = a + 1;
a = 0;
while a < 5
a = a + 1;
end
b ?a =
19 20 12 0 6
6 9 56 0 3
46 8 9 8 19
9 8 8 19 46
1 9 46 6 19
b =
56 0
9 8
b =
8 19
19 46
myfun et vous voulez mesurer le temps qu'il faut pour l'exécuter. Quel segment de code renverra dans t le temps en secondes qu'il faut à myfun pour s'exécuter ?t = cputime(myfun());
tic;
myfun();
toc;
timer.start;
myfun()
t = timer.stop;
t = timer(myfun());
%% ?. N'est-IL PAS utilisé ?mean, median, et mode renvoient-ils la même valeur ?x = [-1:0.1:1];
y = X.^2;
plot(x, y)
figure n'a pas été appelé immédiatement avant. plot est incorrecte. name dans la structure S ?a = [1 2 3; 4 5 6];
b = zeros(size(a));
for i_row = 1:size(a, 1)
for i_col = 1:size(a, 2)
b(i_row, i_col) = a(i_row, i_col)^2;
end
end
c ?a = ones(1,3);
b = 1:3;
c = conv(a,b)
switch ?x = 7;
switch x
case 2
disp("two");
otherwise
disp("not two");
end
x = 7;
switch x :
case 2
disp("two");
otherwise
disp("not two");
end
x = 7;
switch x
case 2
disp("two");
else
disp("not two");
end
x = 7;
switch x
case 2
disp("two");
default
disp("not two");
end
a = 1;
b = 2;
c = 3;
d = 4;
e = c / (~a - b == c - d);
c =
NaN
c =
Inf
c =
-0.2500
eq par défaut. f10 des trois autres ?f10 = 1;
for i = 1:10
f10 = f10 * i;
end
f10 = factorial(10) f10 = 1;
i = 1;
while i <= 10
i = i + 1;
f10 = i * f10;
end
f10 = prod(1:10) a = rand(5);
round(a * inv(a))
diag(ones(5, 1)) identity(5) eye(5) dog =
name: 'Bindy'
breed: 'border collie'
weight: 32
dog = struct('name', 'Bindy'; 'breed', 'border collie'; 'weight', 32); dog.name = 'Bindy';
dog.breed = 'border collie';
dog.weight = 32;
dog = {
'name' : 'Bindy',
'breed' : 'border collie',
'weight': 32;
}
dog('name') = 'Bindy';
dog('breed') = 'border collie';
dog('weight') = 32;
my_func est une fonction comme suit. Quelle est la valeur de a à la fin du code ci-dessous ?function a = my_func(a)
a = a + 1;
end
------------------
a = 0;
for i = 1:3
my_func(a);
end
a = my_func(a);
c = {["hello world"]} {1×1 cell} {["goodbye"]} {1×3 double}
{"hello world" {"hello"} "goodbye" [1 2 ]}; {"hello world" {"hello"} "goodbye" {[1 2 3]}}; {"hello world" {"hello"} "goodbye" [1 2 3]}; {"hello world" {"hello" "hello"} "goodbye" {[1 2 3]}}; b à chaque ligne de a ?a = ones(4, 4);
b= [1 2 3 4];
a par des o ?for i = 1:length(fruit)
fruit{i}(fruit{i} == a) == o;
end
for i = 1:length(fruit)
fruit(i)(fruit(i) == 'a') == 'o';
end
for i = 1:length(fruit)
fruit{i}(fruit{i} == 'a') == 'o';
end
for i = 1:length(fruit)
fruit{i}(fruit{i} == 'a') == 'o';
x^2 + 2x - 4 ?-4])
a à la fin d'un tableau de cellules 1x2 dimensions C ?height. Quelle instruction retournera un tableau 100 x 1, sim_height, avec des valeurs provenant d'une distribution normale ayant la même moyenne et la même variance que vos données de hauteur ?burger' de menu ?menu = {'hot dog' 'corn dog' 'regular burger' 'cheeseburger' 'veggie burger'}
a peut contenir ?a = randi(10, [1, 10]);
a(3) = 11;
a(a>2) = 12;
sparse pour supprimer les cellules vides des variables de tableau de cellules. sparse exige que son entrée soit une matrice pleine avec au moins 50% d'éléments nuls. a = 1:10;
menu en la variable menu_string ci-dessous ?menu = {'hot dog' 'corn dog' 'regular burger' 'cheeseburger' 'veggie burger'}
menu_string =
'hot dog
corn dog
regular burger
cheeseburger
veggie burger'
rng_settings_curr = rng('shuffle'); rng(time());
rng_settings_curr = rng();
rng_settings_curr = rand('shuffle'); rng('shuffle');
rng_settings_curr = rng();
data dans laquelle chaque colonne est un enregistrement audio mono d'une pièce de votre maison. Vous avez remarqué que chaque colonne a une moyenne très différente et lorsque vous les tracez toutes sur le même graphique, l'étendue sur l'axe des y rend impossible de voir quoi que ce soit. Vous voulez soustraire la moyenne de chaque colonne. Quel bloc de code accomplira cela ?data_nomean = data - repmat(median(data), size(data, 1), 1); data_nomean = bsxfun(@minus, data, mean(data)); data_nomean = zeros(size(data));
for i = 1:size(data, 1)
data_nomean(i, :) = data(i, :) - mean(data(i, :));
end
data_nomean = zscore(data'); b contenant les valeurs moyennes de chaque tableau dans C ?b = zeros(1, size(C, 2));
for i_C = 1:size(C, 2)
b(i_C) = mean(C(i_C));
end
b = cellfun(@mean, C); b = zeros(1, size(C, 1));
for i_C = 1:size(C, 1)
b(i_C) = mean(C{i_C}(:));
end
b = cellfun(@(m) mean(m(:)), C) passwords contient un chiffre et 0 s'il n'en contient pas ?passwords = {'abcd' '1234' 'qwerty' 'love1'};

figure
x = rand(10,10);
r = corrcoef(x);
surf(r)
colorbar
figure
x = rand(10,10);
r = corrcoef(x);
imagesc(r)
colorbar
a et mettre le résultat dans un autre tableau b. Quel code n'est PAS nécessaire pour y parvenir?a = 1:10;
b = a(randi(10, 1, 10)); m = perms(a);
i = randi(factorial(10), 1);
b = a(m(i, :))
[s, j] = sort(rand(10, 1));
b = a(i);
b = a(randperm(10));
a = 'stand'
b = "stand"
C = {'dog' 'cat' 'mouse'}
D = {'cow' 'piranha' 'mouse'}
E = setdiff(C,D)
x = 9.0646 6.4362 7.8266 8.3945 5.6135 4.8186 2.8862 10.9311 1.1908 3.2586
y = 15.4357 11.0923 14.1417 14.9506 8.7687 8.0416 5.1662 20.5005 1.0978
coeff_line = polyfit(x,y,1)
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line)
figure; plot(x,y,'o')
hold on
plot(x_linemy_line)
figure
plot(x,y,'o')
coeff_line = polyfit(x,y,1);
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line);
plot(x_line,y_line)
figure
plot(x,y)
coeff_line = polyfit(x,y,1);
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line);
hold on; plot(x_line,y_line)
coeff_line = polyfit(x,y,1);
x_line = floor(min(x)):0.1:ceil(max(x));
y_line = polyval(coeff_line,x_line);
figure; plot(x,y,'o')
hold on
plot(x_line,y_line)
a = [0 1 2 3; 4 5 6 7];
a = a^2;
v with values from 1 to 10?___.clear all; les variables persistantes non. function mystery_func(a) :
return a
function b = mystery_func(a)
b = a;
end
def b = mystery_func(a)
b = a;
end
function mystery_func(a)
b = a;
return b;
end
a à la fin de ce code ?a =
6 3
7 4
a =
5 2
7 4
a =
5
7
a =
6
7
h_f = figure; set(h_f,'Color', [0 0 0]); h_a = gca; set(h_a,'Color', [0 0 0]); h_a = axes; set(h_a,'Color', [0 0 0]); h_f = gcf; set(h_a,'Color', [0 0 0]); 2*[1:5]+1 1:2:9 isodd(1:9) 1:odd:9 imfilter effectue une opération de convolution entre une image et une matrice. Supposons que vous ayez une image chargée dans MATLAB dans la variable img et que vous appliquiez le code suivant. L'image d'origine semble légèrement floue car la convolution a lissé l'image (supprimé le bruit). Pourquoi pensez-vous que cela s'est produit ?h = ones(5,5)/25;
imshow(imfilter(img,h));
h est un filtre gaussien qui s'ajoute à 1. Son effet prévu est de mettre en évidence les contours de l'image. h est un filtre de moyenne uniformément distribué qui s'ajoute à 1. Son effet prévu est de lisser les images (supprimer le bruit). h est un filtre laplacien dont la somme est égale à 0. Son effet prévu est de lisser les images (supprimer le bruit). imfilter est une fonction qui rend toujours les images floues. b ?a = [1 2 3];
b = repmat(a,2,3);
a ?a = [ 1 2 3 4];
c = [7,8,9] c = [7: 8: 9] c = [7; 8; 9] c = [7 8 9] who vars whos who all snap dans un fichier m et lorsque vous l'appelez, vous n'obtenez pas la sortie attendue. Vous avez précédemment écrit une autre fonction nommée snap, qui pourrait également être dans le chemin de recherche. Quelle commande pouvez-vous utiliser pour voir si l'ancienne fonction snap est appelée ?-v7.3 ?
a = randn(1,1000); histogram(a) ylabel('counts') a = rand(1,1000); histogram(a) ylabel('counts') a = randi(1,1000); histogram(a) ylabel('counts') a = rng(1,1000); histogram(a) ylabel('counts') s="abcd"; s(3)='x'
%OPTION% Vous voulez compter le nombre d'arguments d'entrée.
%OPTION% Vous voulez inclure des arguments d'entrée facultatifs.
%OPTION% Vous voulez les noms de variable de l'espace de travail des arguments d'entrée.
%OPTION% Vous voulez les types de données des arguments d'entrée.
e ?c = [9 8 0];
d = [0 0 1];
e = union(c,d);
e = [0 0 1 9 8 0] e = [9 8 0 0 0 1] e = [0 1 8 9] e = [1 8 9] a = 1;
for i_loop = 1:6
disp(a);
end
111111
1 1 1 1 1 1
1
1
1
1
1
1
rien ne sera imprimé
a vaut 9 mais devrait valoir 10. La prochaine instruction après le point d'arrêt utilisera a. Quelle action vous aiderait à tester si a=10 résout le problème ?b = ['stand' 'alone'];
c = {rand(20,10) rand(23,2) rand(14,5)}
b = cellfun(@(m) mean(m(:)), C
b = zeros(1, size(C,1);
for i_C = 1:size(C,1)
b(1_C) = mean(C{i_C}(:));
end
b = cellfun(@mean, C)
b = zeros(1, size(C,2);
for i_C = 1:size(C,2)
b(1_C) = mean(C(i_C));
end
if else ?if (a > 1):
b = 2;
else:
b = 3;
if (a > 1){
b = 2;
} else{
b = 3;
}
if (a > 1)
b = 2;
else
b = 3;
end
if (a > 1)
b = 2;
else
b = 3;
b ?a = [9 8 8 19 6 1 9 6 6 19];
b = unique(a);
b = [1 6 8 9 19] b = [1 6 8 9] b = [1 6 6 6 8 8 9 9 19 19] b = [1 6 6 8 8 9]