BSXFUN 关于关系运算的内存效率
我想在这里研究的主要有两件事- 有六种内置关系运算可用于 bsxfun :@eq (equal)、@ne(不等于)、@lt(小于)、@le(小于或等于)、@gt(大于) 和 @ge(大于或等于).很多时候我们将它们用于浮点数和关系运算，它们输出逻辑数组.所以，这让我很好奇，在对浮点数使用这些关系运算时，bsxfun 的固有扩展是否涉及输入元素的实际复制，这正是我的第一个问题. 我还想知
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bsxfun相关内容
MATLAB 版本 7 中的 pdist2 等效项
我需要在matlab中计算2个矩阵之间的欧几里德距离.目前我正在使用 bsxfun 并计算如下距离(我附上了一段代码): for i=1:4754test_data=fea_test(i,:);d=sqrt(sum(bsxfun(@minus, test_data, fea_train).^2, 2));结尾 fea_test 的大小是 4754x1024 并且 fea_train 是 680
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矩阵乘法中的 bsxfun 实现
一如既往地向您学习更多信息，我希望我能在以下代码方面得到一些帮助. 我需要完成以下工作: 1) 我有一个向量: x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] 2) 和一个矩阵: A =[11 14 15 8 1810 8 1913 20 16] 我需要能够将 x 的 each 值与 A 的 every 值相乘，这意味着: new_matrix = [1*
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比较 BSXFUN 和 REPMAT
之前关于 bsxfun 和 repmat 之间性能比较的问题很少. 其中之一是:Matlab - bsxfun 不再比 repmat 快?.这个试图研究 repmat 和 bsxfun 之间的性能比较，特别是执行从输入数组本身沿列减去输入数组的平均值，因此将仅探索@minus 部分 bsxfun 与其 repmat 等效. 另一个是:在 Matlab 中，什么时候使用 bsxfun 是最佳
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Matlab - bsxfun 不再比 repmat 快?
我试图找到在 Matlab 中标准化矩阵的最快方法(零均值，单位方差列).这一切都归结为对矩阵中的所有行应用相同操作的最快方法.我读过的每一篇文章都得出相同的结论:使用 bsxfun 而不是 repmat.Mathworks 撰写的这篇文章就是一个例子:http://blogs.mathworks.com/loren/2008/08/04/comparing-repmat-and-bsxfun-p
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与 bsxfun 相比，隐式扩展要快多少?
作为 评论 来自 Steve Eddins, 隐式扩展(在 Matlab R2016b 中引入)比 bsxfun 用于小数组，对于大数组具有相似的速度: 在 R2016b 中，隐式扩展在大多数情况下与 bsxfun 一样快或更快.隐式扩展的最佳性能增益是小矩阵和数组大小.对于大型矩阵，隐式扩展的速度往往与 bsxfun 大致相同. 此外，发生扩展的维度可能会产生影响: 当第一维展
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求矩阵中一点到矩阵中所有其他点的距离
我有一个矩阵a，我想计算从一个点到所有其他点的距离.所以实际上结果矩阵应该有一个零(在我选择的点上)并且应该显示为围绕该特定点的某种数字圆圈. 这是我已经拥有的，但我似乎无法得到正确的结果. a = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]对于 i = 2:20a(i,:) = a(i-1,:) + 1;结尾N = 10对于 I = 1:N对于 J = 1:Ndx = a(I,1)-a
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在 MATLAB 中，什么时候使用 bsxfun 是最佳的?
我注意到很多关于 StackOverflow 的 MATLAB 问题的好答案经常使用函数 bsxfun.为什么? 动机:在 bsxfun 的 MATLAB 文档中，提供了以下示例: A = magic(5);A = bsxfun(@minus, A, mean(A)) 当然，我们可以使用: A = A - (ones(size(A, 1), 1) * mean(A)); 事实上，一个
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如何将嵌套循环转换为parfor循环
这是我的MATLAB脚本。 函数[Im] = findBorders（I） Im = false（size（I））; I = padarray（I，[1，1]，1）; [h w] = size（Im）; bkgFound =假; for row = 1：h col = 1：w 如果I（row + 1，col + 1） bkgFound = fal
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将Matlab（bsxfun，rdivide）行转换为Python
我正在将Matlab函数转换为Python。不幸的是，我不是Matlab专家，所以我很难理解一些内容，例如。 G。这个： a = [[0，1]; [2，3] bsxfun（@rdivide，sqrt（a），a） 我还不太了解，但是我认为这行会 r / a 对于sqrt（a）的每一行r（或者是每一列？）和r / sqrt（a）通常可以转换为nu
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将数组中的元素复制到Matlab中的另一个数组中
在Matlab中，我有一个数组“延迟” （大小为1x11）和一个单元格数组“ Latencies_ms” （尺寸1x298）。 延迟是 Latencies_ms 的一小部分，即等待时间存在于 Latencies_ms 中。我希望能够在 Latencies_ms 内的延迟中找到每个值，然后添加 1000 到该值，并在 Latencies_ms 中重复此操作8次。 例如， latency
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使用矢量化或其他方法重新格式化循环-八度
在此代码中是否有任何方法可以向量化(或重新格式化)循环的每个主体: col=load('col-deau'); %load data h=col(:,8); % corresponding water column dates=col(:,3); % and its dates %removing out-of-bound data days=days(h~=9999.000); h=h
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广义矩阵乘积
我对MATLAB很陌生. M x K矩阵与K x N矩阵的标准矩阵乘法-C = A * B-具有c_ij = sum(a_ik * b_kj, k = 1:K).如果我希望对某些简单的二进制操作op取而代之的是c_ij = sum(op(a_ik, b_kj), k = 1:K)怎么办?有没有什么好的方法可以在MATLAB(甚至是内置函数)中对此向量化? 编辑:这是目前我能做的最好的事情.
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逐层相乘矩阵
我想做到这一点而无需循环: % A ~ 4x2x3; B ~ 4x3x2; C ~ 4x2x2; for i=1:4 C(i,:,:) = squeeze(A(i,:,:))*squeeze(B(i,:,:)); end 谢谢！ 解决方案 尚未对此进行基准测试(因此不能保证速度更快)，但是请按以下步骤操作: [L, ma, na] = size(A); [L, mb,
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转置矩阵/难以理解bsxfun的工作原理
这可能是一个奇怪的问题，因为许多人想知道为什么要在拥有.'运算符的情况下使用像bsxfun这样复杂的函数进行转置. 但是，移调对我来说不是问题.我提出了自己的问题，并尝试使用特定功能解决问题，以便我了解该功能的实际工作方式.我尝试使用bsxfun解决一些示例，并成功获得了预期的结果.但是我以为我已经了解了此功能的工作原理，因此在尝试该示例时发生了改变. 我拍摄的示例图像是2D正方形图像
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错误仅在不使用parfor时触发?
在下面的第一个Matlab脚本中，如图所示运行它时，没有任何错误，并且代码产生了预期的结果，但是当我取出matlabpool open和matlabpool close并将parfor循环更改为for时循环中，出现以下错误: Running... ??? Error using ==> mldivide Matrix is singular to working precisio
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下标索引必须是实数正整数或逻辑值
我编写了一个函数，对具有三行的矩阵的每一行求和. 然后使用具有一行和三列的矩阵来划分前一个结果. 但是我不断收到该错误.我知道下标不应为十进制或负数.但是我仍然找不到罪魁祸首.请帮忙，谢谢. % mean_access_time(ipinfo_dist, [306, 32, 192]) % 'ipinfo_dist' is a matrix which have three ro
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用bsxfun将一个矩阵的所有列乘以另一个矩阵
我有两个矩阵A和B，大小均为4x4.将A的第一列与B的所有其他列乘以 bsxfun(@times, A(:,1),B) ，但我想对A的每一列重复此操作，即即将A的所有列乘以B的所有列.如何使用bsxfun(没有循环或repmat)来做到这一点? 解决方案 是，通过permute(bsxfun(@times, A, permute(B, [1 3 2])), [1 3 2])
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如何为PCA新基础规划新的观点?
例如，我有9个变量和362个案例.我已经进行了PCA计算，发现前3个PCA坐标对我来说足够了. 现在，我在9维结构中有了一个新点，我想将其投影到主成分系统坐标.如何获取新坐标? %# here is data (362x9) load SomeData [W, Y] = pca(data, 'VariableWeights', 'variance', 'Centered', true
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如何使用Matlab的bsxfun求解累积和
我有以下(慢速)代码: % A is n-by-m matrix % B is n-by-m-by-d matrix % C is n-by-m-by-d matrix % R is 1-by-d vector A=zeros(n,m); for i=1:d A = A + sum(B(:,:,1:i),3).*(R(i)-C(:,:,i)); end 我想通过使用神奇的bsx
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