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如果今天要做以下的事情 3 y=Σ (x^n) x=[1,2,3,4] n=1 y希望出來也要是1*4的矩陣 對應上面的x 這類的問題原本的Matlab的話不用for loop最快的方法應該是 x=[1,2,3,4]; n=[1;2;3]; y = sum(bsxfun(@power,x,n),1); 這樣出來是y=[3,14,39,84] 但是自從R2016b版本以後 Matlab內建的operator變超強 x.^n這種東西即使x和n的維度不一樣也可以合法了 所以以下簡潔的方法就可以取代上面的bsxfun: x=[1,2,3,4]; n=[1;2;3]; y = sum(x.^n,1); 出來答案也是一樣y=[3,14,39,84] 真的是不錯 不過這樣不小心維度寫錯結果也能跑的可能性增強了 有可能會debug半天 明明就可以跑但是結果是錯的 最後發現維度搞錯這樣...orz 不過code真的可以簡潔很多就是 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.194.197.139 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MATLAB/M.1505744994.A.3CF.html
LiamIssac: .* .^都是的elementwise 很好用 09/18 22:44
profyang: 對從小(?)習慣.*, .^運算子維度要一樣的我很不習慣也頗 09/18 23:40
profyang: 驚喜XD 09/18 23:40
sunev: 對初學者而言,可能要更強調變數的size了 09/19 07:14
sunev: 其實我還蠻希望增加 i+=1 及 i++ 等語法 09/19 08:20
i++有必要嗎? 我覺得Matlab現在for loop的寫法也頗方便的說
linux5566: 如果data size 很大的話 這種用法效能會比 bsxfun 差 09/19 09:12
linux5566: 自己的經驗 09/19 09:12
求舉例+1 我R2017a稍微試一下似乎沒這種事
sunev: 真的嗎,這種事不應該發生才是,樓上可以給簡單的例子嗎? 09/19 13:42
※ 編輯: profyang (123.194.197.139), 09/19/2017 13:46:27
linux5566: 我剛剛又測試過 應該是我誤會了 抱歉 09/19 15:27
※ 編輯: profyang (123.194.197.139), 09/19/2017 19:08:16
sunev: i++ 不止用在for loop啊,有時while loop也需要記錄迴圈次 09/20 15:19
sunev: 數 09/20 15:19
對喔 大概是他們覺得i=i+1就夠了吧XD 畢竟Matlab是盡量不要用迴圈 尤其是不確定迴圈數的情況 填矩陣會很慢 真要用就i=i+1就好 ※ 編輯: profyang (123.194.197.139), 09/20/2017 20:37:12
sunev: while loop也不一定是用來填矩陣,常用在遞迴收斂上,例如 09/20 20:51
sunev: 用牛頓法求平方根。當然可以用i=i+1就好,但是理論上 09/20 20:52
sunev: i++對compiler一定有好處,我只是希望matlab的jit compiler 09/20 20:52
sunev: 也可以做到這點。 09/20 20:53
原來如此 ※ 編輯: profyang (123.194.197.139), 09/20/2017 22:08:46
callisto2: 正式名稱叫 Implicit Expansion, data size 小的話 09/28 09:28
callisto2: 會比 bsxfun 快, data size 大的話速度就沒差別了. 09/28 09:30