matlab中 bsxfun函数
bsxfun是一個matlab自版本R2007a來就提供的一個函數，作用是”applies an element-by-element binary operation to arrays a and b, with singleton expansion enabled.”
舉個例子。假設我們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 我們可以很簡單的使用matlab的外乘c=a*b來得到，如圖 但如果我們想用”外加”呢？也就是說把上式求解過程中的乘號換做加號？ 這時我們可以用c=bsxfun(@plus,a,b)來實現。 bsxfun的執(zhí)行是這樣的，如果a和b的大小相同，那么c=a+b. 但如果有某維不同，且a或b必須有一個在這一維的維數為1, 那么bsxfun就將少的這個虛擬的復制一些來使與多的維數一樣。在我們這里，b的第一維只有1（只一行），所以bsxfun將b復制3次形成一個3×3的矩陣，同樣也將a復制成3×3的矩陣。這個等價于c=repmat(a,1,3)+repmat(b,3,1)。這里 repmat(a,1,3) ans = -0.2453 -0.2453 -0.2453 -0.2766 -0.2766 -0.2766 -0.1913 -0.1913 -0.1913 repmat是顯式的復制，當然帶來內存的消耗。而bsxfun是虛擬的復制，實際上通過for來實現，等效于for(i=1:3),for(j=1:3),c(i,j)=a(i)+b(j);end,end。但bsxfun不會有使用matlab的for所帶來額外時間。實際驗證下這三種方式 >> 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 從計算時間上來說前兩種實現差不多，遠高于for的實現。但如果數據很大，第二種實現可能會有內存上的問題。所以bsxfun最好。這里@plus是加法的函數數柄，相應的有減法@minus, 乘法@times, 左右除等，具體可見 doc bsxfun.下面看一個更為實際的情況。假設我們有數據A和B, 每行是一個樣本，每列是一個特征。我們要計算高斯核，既：k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc為核函數中心,σ為函數的寬度參數?, 控制了函數的徑向作用范圍。當然可以用雙重for實現（如果第一直覺是用三重for的話…）。 K1 = zeros(size(A,1),size(B,1)); for i = 1 : size(A,1) for j = 1 : size(B,1) K1(i,j) = exp(-sum((A(i,:)-B(j,:)).^2)/beta); end end 使用2,000×1,000大小的A和B, 運行時間為88秒。 考慮下面向量化后的版本： sA = (sum(A.^2, 2)); sB = (sum(B.^2, 2)); K2 = exp(bsxfun(@minus,bsxfun(@minus,2*A*B', sA), sB')/beta); 使用同樣數據，運行時間僅0.85秒，加速超過100倍。 如要判斷兩者結果是不是一樣，可以如下 assert(all(all(abs(K1-K2)<1e-12))) C = bsxfun(fun,A,B)?appliesthe element-by-element binary operation specified by the functionhandlefun?to arrays?A?and?B,with singleton expansion enabled.fun?can be oneof the following built-in functions:| @plus | Plus |
| @minus | Minus |
| @times | Array multiply |
| @rdivide | Right array divide |
| @ldivide | Left array divide |
| @power | Array power |
| @max | Binary maximum |
| @min | Binary minimum |
| @rem | Remainder after division |
| @mod | Modulus after division |
| @atan2 | Four quadrant inverse tangent |
| @hypot | Square root of sum of squares |
| @eq | Equal |
| @ne | Not equal |
| @lt | Less than |
| @le | Less than or equal to |
| @gt | Greater than |
| @ge | Greater than or equal to |
| @and | Element-wise logical AND |
| @or | Element-wise logical OR |
| @xor | Logical exclusive OR |
總結
以上是生活随笔為你收集整理的matlab中 bsxfun函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： python list循环语句的使用方法
- 下一篇： matlab unique函数