我在搜索这个主题时确实碰到了这个问题，但是这个似乎已经过时了。 阅读https://blogs.mathworks.com/loren/2016/10/24/matlab-arithmetic-expands-in-r2016b ，在 2016b 中引入了隐式扩展，但我仍然可以在使用bsxfun的 ...
我有一个 3D 维度数组（行 x 列 x 8）。 对于前两个维度中的每个元素，我沿着第三个维度有 8 个值，我必须拟合一个方程，例如指数、多项式等。我已经为此 function 编写了代码，我目前正在通过循环生成我的 output前两个维度，如下： 我可以以某种方式使用 bsxfun、arrayfu ...
在此代码中，有什么方法可以向量化（或重新格式化）循环的每个主体： 例如，我尝试使用矢量化来更改此部分： 有了这个： 并使用bsxfun： 但无济于事。 这两种方法都产生相同的输出，并且不对应于使用for循环（就元素和向量大小而言）。 作为信息，h是一个向量 ...
使用几列作为参数将函数应用于矩阵，以将函数应用于多个插值。 但是不起作用，只能使用两个输入： bsxfun的错误输出是： 这说明我不能使用2个以上的输入来执行此操作。 该函数的预期计算基本上是： 分别为A1,B1,C1 ， A,B,C的第一个元素到N为向量的 ...
我有一个相对较大的矩阵NxN（N~20,000）和一个Nx1向量，用于识别必须组合在一起的索引。 我想将矩阵的一部分加在一起，原则上可以有不同数量的元素和非相邻元素。 我很快写了一个正常工作的双循环，但当然效率很低。 分析器将这些循环识别为我的代码中的瓶颈之一。 我试图找到一种智 ...
在Matlab中，我有一个数组"latencies" （大小为1x11）和一个单元格数组"Latencies_ms" Latencies_ms "Latencies_ms" （大小为1x298）。 latencies是的一小部分Latencies_ms ，即，在值latencies内存在Lat ...
我知道已经有很多关于bsxfun应该比repmat更快的问题，所以我希望这个问题不会太多余。 我正在使用带有repmat的简短代码。 这段代码的目的是识别行向量相同的A和B之间A索引，以便以后可以删除它们，但是使用Matlab R2016a使用repmat会花费太长时间。 这里A ...
我从这里找到了使用欧几里德距离来计算两个矩阵的距离的示例代码： 查找K最近邻及其实现数据矩阵如下： 我将如何应用Chebyshev和Mahalanobis距离并替换以下功能： 我试图将代码更改为： 答案如下。 可能是因为我根据公式放了max函数。 但是，如果我使 ...
我有两个矩阵A（10,5）和B（30,5）。 相比之下，所需的最终输出是大小为（10,30）或（30,10）的逻辑数组。 我的代码： 在我的代码中，就输出矩阵的大小而言，我没有得到期望的结果。 ...
我知道bsxfun（工作很快！）和arrayfun（据我所知，内部使用循环（预期会很慢））至少在最基本的层面上适合不同的用途。 话虽如此，我正在尝试 在给定索引之前，将给定数组（例如y）中的所有数字相加 将特定位置的数字（即上述索引位置的数字）与上述总和相加。 我 ...
我有一个很大的乘法和求和运算，需要尽可能高效地实现。 到目前为止，我发现的最好的方法是在MATLAB中使用bsxfun ，将问题表达为： 注意，实际上L会更大。 有没有更快的方法？ 奇怪的是，我需要先将单例维度添加到x ，然后对其sum ，但否则我将无法正常工作。 它仍然比我 ...
我有一个循环函数，内循环取决于外循环的值。 我正在寻找使代码最快的方法：vectorized或bsxfun。 现在，我正在使用矢量化方式，但它可能不是最佳的。 我问这个问题是为了找到一个更好的解决方案，或者至少比我的方式更好。 谢谢 ...
在我的代码中，我需要将矩阵的每个值除以另一个的值。 我可以使用A./B但B中的某些元素为0。我知道如果B（i，j）= 0，那么A（i，j）也为0，并且我希望0/0 =0。所以我写了一个函数div并且我使用bsxfun但我没有0，我有NaN： ...
我在Python中使用for来填充数组。 当前，我遍历数组中的所有元素，对于每个索引，我从另一个数组中检索一些相关信息，然后执行操作。 这是当前代码 但是我的向量self.vertex_colors非常大，因此这个for循环是我的瓶颈。 无论如何，是否可以使用单个命令并行化或执 ...
我想用bsxfun替换for循环以在Matlab中计算卷积。 以下是脚本： 当我将代码更改为： 出现错误，表示“输入数组的两个非单维必须匹配”。 我该如何纠正这一行？ 非常感谢！ ...
我在这行代码中有数千个调用 其中a ， b ， c和d =1xn矩阵，而I=mxn矩阵（最高可达1920x1080）。 例如： 向量化方法将使用.* ，但是经过几次测试， .*比bsxfun 慢了bsxfun （我正在使用MATLAB 2017a）。 还有其他建议可以改善 ...
我是菜鸟，我在Slinding Window的堆栈上发现了非常零散的信息。 我有一个mXn矩阵，其中m是固定的（纬度，经度，ax，ay，az），n可以根据不同的日志进行更改。 1）如何在不提取向量然后对其进行分析的情况下仅为z创建滑动窗口？ 2）如果我要保存所有的行的标准差标准 ...
在MATLAB中，给定一个36 x 17矩阵A ，我想平均每列的第6个元素，创建一个6 x 17矩阵B 我可以使用以下代码实现它： 虽然语法不是太长，但我想知道我是否可以通过更紧凑，更有效的方式获得相同的结果（即使用bsxfun或arrayfun ？） ...
我要减去两个矩阵。 让我们看看下面的代码。 我得到的错误是 两个输入数组的非单维度必须彼此匹配 知道为什么会出现此错误吗？ 谢谢！ ...
正如Steve Eddins 评论的那样，对于小型数组， 隐式扩展 （在Matlab R2016b中引入）比bsxfun更快，并且对于大型数组具有相似的速度： 在R2016b中，在大多数情况下，隐式扩展的工作速度比bsxfun快或快。 隐式扩展的最佳性能增益是小矩阵和数组大小。 对 ...