本文概述
兼容的数组大小意味着对于每个维度, 输入数组的维度大小都是相同的, 或者其中一个是标量。二进制运算符和函数在具有兼容大小的数组上可以很好地运行。 MATLAB会隐式扩展具有兼容大小的数组, 以使其在执行逐元素操作或函数期间具有相同的大小。
具有兼容大小的数组输入
二维阵列输入
让我们了解具有兼容大小的标量, 向量和矩阵的一些组合:
- 两个数组输入的大小完全相同。
- 一个数组输入是标量。
- 一个输入是一个矩阵, 另一个输入是具有相似行数的列向量。
- 一个输入是列向量, 另一个是行向量。
多维数组输入
- 一个输入是矩阵, 另一个输入是具有相同行数和列数的3-D数组。
- 一个输入是矩阵, 另一个输入是3D数组。所有输入的尺寸全部相同, 或者输入之一为一维。
空数组输入
空数组是没有元素且维度大小为零的数组。空数组和非空数组的规则相同, 并且维的大小不等于1决定了输出的大小。
例:
>>% creating empty array
>> a = ones (1, 3, 0)
a =
1?3?0 empty double array
>> % creating non-empty array
>> b = ones (3, 1);
输出
>> a.*b
ans =
3x3x0 empty double array
MATLAB会隐式扩展具有兼容大小的数组, 但是无法将不兼容的大小隐式扩展为相同大小。
- 输入尺寸大小之一既不相等也不相等。
例:
>> a = ones(4, 3);
>> b = ones(3, 3);
输出
>> a+b
Matrix dimensions must agree.
>> a-b
Matrix dimensions must agree.
>> a.*b
Matrix dimensions must agree.
- 长度不相等的两个非标量行向量。
例:
>> a =ones(1, 3);
>> b = ones(1, 4);
输出
>> a+b
Matrix dimensions must agree.
>> a-b
Matrix dimensions must agree.
>> a.*b
Matrix dimensions must agree
行和列向量兼容性
行向量和列向量始终具有兼容的大小, 即使大小和长度不同也是如此。然后对这些向量执行算术运算将创建一个矩阵。
例:
>>% creating a row vector
>> a = ones(1, 3)
a =
1 1 1
>>% creating a column vector
>> b = rand(4, 1)
b =
0.9058
0.1270
0.9134
0.6324
输出
>>% adding two row and column vectors
>> a + b
ans =
1.9058 1.9058 1.9058
1.1270 1.1270 1.1270
1.9134 1.9134 1.9134
1.6324 1.6324 1.6324
>>% subtraction of two row and column vectors
>> a - b
ans =
0.0942 0.0942 0.0942
0.8730 0.8730 0.8730
0.0866 0.0866 0.0866
0.3676 0.3676 0.3676
>>% array multiplication of two row and column vectors
>> a.*b
ans =
0.9058 0.9058 0.9058
0.1270 0.1270 0.1270
0.9134 0.9134 0.9134
0.6324 0.6324 0.6324
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