matlab函数 bsxfun浅谈

2017-01-17 by:CAE仿真在线来源:互联网

matlab函数 bsxfun浅谈(转载)

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分类: matlab

网上关于bsxfun的东西不多,今天需要看到一个,由于原博文插入的图片显示不出来,于是笔者大发善心进行了contrl+V 以及alt+ctrl+A的操作,供大家交流学习。

bsxfun是一个matlab自版本R2007a来就提供的一个函数,作用是”applies an element-by-element binary operation to arrays a and b, with singleton expansion enabled.”

举个例子。假设我们有一列向量和一行向量。

a = randn(3,1), b = randn(1,3) a = -0.2453 -0.2766 -0.1913 b = 0.6062 0.5655 0.9057 我们可以很简单的使用matlab的外乘c=a*b来得到,如图

但如果我们想用”外加”呢?也就是说把上式求解过程中的乘号换做加号? 这时我们可以用c=bsxfun(@plus,a,b)来实现。 bsxfun的执行是这样的,如果a和b的大小相同,那么c=a+b. 但如果有某维不同,且a或b必须有一个在这一维的维数为1, 那么bsxfun就将少的这个虚拟的复制一些来使与多的维数一样。在我们这里,b的第一维只有1(只一行),所以bsxfun将b复制3次形成一个3×3的矩阵,同样也将a复制成3×3的矩阵。这个等价于c=repmat(a,1,3)+repmat(b,3,1)。这里 repmat(a,1,3) ans = -0.2453 -0.2453 -0.2453 -0.2766 -0.2766 -0.2766 -0.1913 -0.1913 -0.1913 repmat是显式的复制,当然带来内存的消耗。而bsxfun是虚拟的复制,实际上通过for来实现,等效于for(i=1:3),for(j=1:3),c(i,j)=a(i)+b(j);end,end。但bsxfun不会有使用matlab的for所带来额外时间。实际验证下这三种方式 >> c = bsxfun(@plus,a,b) c = 0.3609 0.3202 0.6604 0.3296 0.2889 0.6291 0.4149 0.3742 0.7144 >> c = repmat(a,1,3)+repmat(b,3,1) c = 0.3609 0.3202 0.6604 0.3296 0.2889 0.6291 0.4149 0.3742 0.7144 >> for(i=1:3),for(j=1:3),c(i,j)=a(i)+b(j);end,end,c c = 0.3609 0.3202 0.6604 0.3296 0.2889 0.6291 0.4149 0.3742 0.7144 从计算时间上来说前两种实现差不多,远高于for的实现。但如果数据很大,第二种实现可能会有内存上的问题。所以bsxfun最好。这里@plus是加法的函数数柄,相应的有减法@minus, 乘法@times, 左右除等,具体可见 doc bsxfun.

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