Question

我看到人们在矩阵后面的矩阵之间使用==，~=，>，<来获取其条目，如下所示：< / p>

b =

     1     4     7
     2     5     8
     3     6     9

>> b == [1 2 3]

ans =

  3×3 logical array

   1   0   0
   0   0   0
   0   0   0

>> b == [1 4 7]

ans =

  3×3 logical array

   1   1   1
   0   0   0
   0   0   0

>> b == [1 4 5]

ans =

  3×3 logical array

   1   1   0
   0   0   0
   0   0   0

>> b == [1 5 4]

ans =

  3×3 logical array

   1   0   0
   0   1   0
   0   0   0

>> a

a =

     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10
     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10
     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10

>> a(:, b == [1 4 5])

ans =

     1     4
     1     4
     1     4

>> a(:, b == [1 5 4])

ans =

     1     5
     1     5
     1     5

>> b

b =

     1     4     7
     2     5     8
     3     6     9

>> b > [1 3 2]

ans =

  3×3 logical array

   0   1   1
   1   1   1
   1   1   1

但是，我不知道为什么这些会起作用。有关此用法的任何解释？（我的英语不好描述这个问题，希望有人可以编辑这个问题，使其更容易理解？提前感谢！）

Answer 1

自R2016b起，MATLAB使用implicit expansion。这意味着输入＆＃39;单个尺寸（尺寸1的尺寸）重复为与其他输入相同的尺寸。

例如：

b = [1  4  7 
     2  5  8 
     3  6  9]

%% Singleton dimension as rows
b == [x y z]
% is equivalent to
b == repmat([x y z], size(b,1), 1)
% is equivalent to
b == [x  y  z  
      x  y  z 
      x  y  z]

%% Singleton dimension as columns  
b == [x; y; z]
% is equivalent to
b == repmat([x; y; z], 1, size(b,2))
% is equivalent to
b == [x  x  x
      y  y  y
      z  z  z]

您的所有3个示例都是＆＃34;单例维度为行＆＃34;例如，重复比较行向量并与b的每一行进行比较。您可以很容易地看到输出符合预期。

使用bsxfun可以在所有版本的MATLAB（包括R2016b之前版本）中使用隐式扩展。这看起来像这样：

% Since 2016b
b == [1 2 3];
% All versions (@eq is the '==' equals function)
bsxfun(@eq, b, [1 2 3])

Matlab比较两个不同维度的矩阵

1 个答案: