bsxfun

Примените поэлементную операцию к двум массивам с включенным неявным расширением

Синтаксис

C = bsxfun(fun,A,B)

Описание

C = bsxfun(fun,A,B) применяет поэлементную бинарную операцию, заданную указателем на функцию fun к массивам A и B.

Примеры

свернуть все

Отклонение элементов матрицы от среднего значения столбца

Скрипт Open Live Script

Вычтите среднее значение столбца из соответствующих элементов столбца матричного A. Затем нормируйте на стандартное отклонение.

A = [1 2 10; 3 4 20; 9 6 15];
C = bsxfun(@minus, A, mean(A));
D = bsxfun(@rdivide, C, std(A))

D = 3×3

   -0.8006   -1.0000   -1.0000
   -0.3203         0    1.0000
    1.1209    1.0000         0

В MATLAB® R2016b и позже, можно непосредственно использовать операторы вместо bsxfun, поскольку операторы независимо поддерживают неявное расширение массивов с совместимыми размерами.

(A - mean(A))./std(A)

ans = 3×3

   -0.8006   -1.0000   -1.0000
   -0.3203         0    1.0000
    1.1209    1.0000         0

Сравнение векторных элементов

Скрипт Open Live Script

Сравните элементы в вектор-столбце и векторе-строке. Результатом является матрица, содержащая сравнение каждой комбинации элементов от векторов. Эквивалентный способ выполнить эту операцию с A > B.

A = [8; 17; 20; 24]

B = [0 10 21]

B = 1×3

     0    10    21

C = bsxfun(@gt,A,B)

C = 4x3 logical array

   1   0   0
   1   1   0
   1   1   0
   1   1   1

Расширение с пользовательской функцией

Скрипт Open Live Script

Создайте указатель на функцию, который представляет функцию $f (a, b) = a - e^{b}$ .

fun = @(a,b) a - exp(b);

Используйте bsxfun применять функцию к векторам a и b. bsxfun функция расширяет векторы в матрицы, одного размера, который является эффективным способом оценить fun для многих комбинаций входных параметров.

a = 1:7;
b = pi*[0 1/4 1/3 1/2 2/3 3/4 1].';
C = bsxfun(fun,a,b)

C = 7×7

         0    1.0000    2.0000    3.0000    4.0000    5.0000    6.0000
   -1.1933   -0.1933    0.8067    1.8067    2.8067    3.8067    4.8067
   -1.8497   -0.8497    0.1503    1.1503    2.1503    3.1503    4.1503
   -3.8105   -2.8105   -1.8105   -0.8105    0.1895    1.1895    2.1895
   -7.1205   -6.1205   -5.1205   -4.1205   -3.1205   -2.1205   -1.1205
   -9.5507   -8.5507   -7.5507   -6.5507   -5.5507   -4.5507   -3.5507
  -22.1407  -21.1407  -20.1407  -19.1407  -18.1407  -17.1407  -16.1407

Входные параметры

свернуть все

`fun` — Двоичная функция, чтобы применяться
указатель на функцию

Двоичная функция, чтобы применяться в виде указателя на функцию. fun должен быть двоичный файл (2D вход) поэлементная функция формы C = fun(A,B) это принимает массивы A и B с совместимыми размерами. Для получения дополнительной информации см. "Совместимые размеры массивов для основных операций". fun должен поддержать скалярное расширение, такое что если A или B скаляр, затем C результат применения скаляра к каждому элементу в другом входном массиве.

В MATLAB^® R2016b и позже, встроенные двоичные функции, перечисленные в этой таблице независимо, поддерживают неявное расширение. С этими функциями можно вызвать функцию или оператор непосредственно вместо использования bsxfun. Например, можно заменить C = bsxfun(@plus,A,B) с A+B.

Функция	Символ	Описание
`plus`	`+`	Плюс
`minus`	`-`	Минус,
`times`	`.*`	Массив умножается
`rdivide`	`./`	Правый массив делится
`ldivide`	`.\`	Левый массив делится
`power`	`.^`	Степень массивов
`eq`	`==`	Равный
`ne`	`~=`	Не равный
`gt`	`>`	Больше, чем
`ge`	`>=`	Больше, чем или равный
`lt`	`<`	Меньше, чем
`le`	`<=`	Меньше чем или равный
`and`	`&`	Поэлементный логический AND
`or`	`\|`	Поэлементный логический OR
`xor`	Нет данных	Логическое исключающее ИЛИ
`max`	Нет данных	Бинарный максимум
`min`	Нет данных	Бинарный минимум
`mod`	Нет данных	Модуль после деления
`rem`	Нет данных	Остаток после деления
`atan2`	Нет данных	Обратный тангенс с четырьмя квадрантами; приведите к радианам
`atan2d`	Нет данных	Обратный тангенс с четырьмя квадрантами; закончитесь в градусах
`hypot`	Нет данных	Квадратный корень из суммы квадратов

Пример: C = bsxfun(@plus,[1 2],[2; 3])

Типы данных: function_handle

`A,B` — Входные массивы
скаляры | векторы | матрицы | многомерные массивы

Входные массивы в виде скаляров, векторов, матриц или многомерных массивов. Входные параметры A и B должен иметь совместимые размеры. Для получения дополнительной информации см. "Совместимые размеры массивов для основных операций". Каждый раз, когда размерность A или B одиночный элемент (равный одному), bsxfun фактически реплицирует массив по тому измерению, чтобы совпадать с другим массивом. В случае, где размерность A или B одиночный элемент, и соответствующая размерность в другом массиве является нулем, bsxfun фактически уменьшает одноэлементную размерность, чтобы обнулить.

Советы

Рекомендуется, чтобы вы заменили большую часть использования bsxfun с прямыми вызовами функций и операторов то неявное расширение поддержки. По сравнению с использованием bsxfun, неявное расширение предлагает более быструю скорость выполнения, лучшее использование памяти и улучшенную удобочитаемость кода. Для получения дополнительной информации см. "Совместимые размеры массивов для основных операций".

Расширенные возможности

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Указания и ограничения по применению:

Заданная функция не должна использовать persistent переменные.

Для получения дополнительной информации см. Раздел "Высокие массивы".

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Указания и ограничения по применению:

Смотрите bsxfun (Parallel Computing Toolbox).

Распределенные массивы
Большие массивы раздела через объединенную память о вашем кластере с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Эта функция полностью поддерживает распределенные массивы. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска с Распределенными Массивами (Parallel Computing Toolbox).

Смотрите также

arrayfun | repmat

Темы

Массив по сравнению Матричные операции

Представленный в R2007a

Документация

bsxfun

Синтаксис

Описание

Примеры

Отклонение элементов матрицы от среднего значения столбца

Сравнение векторных элементов

Расширение с пользовательской функцией

Входные параметры

`fun` — Двоичная функция, чтобы применяться
указатель на функцию

`A,B` — Входные массивы
скаляры | векторы | матрицы | многомерные массивы

Советы

Расширенные возможности

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы
Большие массивы раздела через объединенную память о вашем кластере с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

Темы

Документация MATLAB

Поддержка

Документация

bsxfun

Синтаксис

Описание

Примеры

Отклонение элементов матрицы от среднего значения столбца

Сравнение векторных элементов

Расширение с пользовательской функцией

Входные параметры

fun — Двоичная функция, чтобы применяться указатель на функцию

A,B — Входные массивы скаляры | векторы | матрицы | многомерные массивы

Советы

Расширенные возможности

"Высокие" массивы Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Массивы графического процессора Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы Большие массивы раздела через объединенную память о вашем кластере с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

Темы

Документация MATLAB

Поддержка

`fun` — Двоичная функция, чтобы применяться
указатель на функцию

`A,B` — Входные массивы
скаляры | векторы | матрицы | многомерные массивы

"Высокие" массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Генерация кода графического процессора
Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы
Большие массивы раздела через объединенную память о вашем кластере с помощью Parallel Computing Toolbox™.