bsxfun

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我想要使用bsxfun向量化幾個matlab操作。看看bsxfun文檔，它看起來像我一次只能做兩個操作。但我試圖做的操作有幾個操作。 # delta_g is 100 X 1 # z is 100 X 1 # W is 100 X 10 # delta 10 X 1 for j = 1:100 delta_g(j) = (1 - z(j)) * (W(j,:) * delta)

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生成在MATLAB

特定矩陣I具有矩陣： x=[0 0 0;5 8 0; 7 6 0] 欲矩陣： m=[0 0 0;5 8 0;7 6 0; 0 0 8;5 8 8;7 6 8; 0 0 16;5 8 16;7 6 16] 我想，而其他兩列保持相同的是矩陣x的第三列得到由8各自時間乘以。我希望這樣繼續下去，直到第三列的值達到72爲止。我該怎麼用bsxfun或其他方式來做到這一點？

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在Matlab中使用bsxfun創建一個圓形蒙板

我想從Matlab中使用圖像切出圓形。（1）和c（2）是到圓心的x，y座標，r是半徑。 mask = bsxfun(@plus, (1:256) - c(1)^2, (transpose(1:256) - c(2)^2)) < r^2; figure imshow(im(mask)); 一切似乎工作，而不是面具我得到一個向量。

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bsxfun-like矩陣產品

我需要將矩陣A與n個矩陣相乘，然後得到n矩陣。例如，將2x2矩陣與3個2x2矩陣相乘堆疊爲2x2x3 Matlab陣列。 bsxfun是我通常用於這種情況，但它只適用於元素明智的操作。我可以這樣做： blkdiag(a, a, a) * blkdiag(b(:,:,1), b(:,:,2), b(:,:,3)) ，但我需要任意n的解決方案 -

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bsxfun實現中求解min。優化任務

我真的需要這個幫助。我得矩陣L1和L2，都是(500x3)的大小。首先，我計算的L1每列的每個元素的差從L2如下： lib1 = bsxfun(@minus, L1(:,1)',L2(:,1)); lib1=lib1(:); lib2 = bsxfun(@minus, L1(:,2)',L2(:,2)); lib2=lib2(:); lib3 = bsxfun(@minus, L1(:

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如何在MATLAB中矢量化相交核函數？

我需要預先計算在MATLAB中使用LIBSVM的直方圖相交核矩陣。假設x，y是兩個向量。核函數是K（x，y）= sum（min（x，y））。爲了高效，大多數情況下的最佳做法是對操作進行矢量化。我想要做的就像計算像計算兩個矩陣之間的歐氏距離的核矩陣，如pdist2（A，B，'euclidean'）。定義函數'intKernel'後，我可以通過調用pdist2（A，B，intKernel）來計算交

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做矩陣運算matlab的最有效方法是什麼？

我想知道是否有做在Matlab [K, L] = meshgrid(1:sh,1:sv); for i = 1 : sv for j = 1 : sh M = score_mat_temp + a*((K-j).*(K-j) + b*(K-j)) + c*((L-i).*(L-i) + d*(L-i)) + e; end end 以下任何更有效的方式，因爲它

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尋找空間 - 矩陣乘法之後的索引位置。 bsxfun實現了

我需要尋找矩陣和兩個向量在複雜的矩陣乘法之後的一些索引位置的幫助，請耐心聽我說，我的第一個問題是，我的問題到最後。我有兩個矩陣L1並L2：從L1每一個值的 L1 = firstMatrix; L2 = secondMatrix; 我需要計算的差值（列方向），用L2所有值，再次，在列方向的形式這如下進行：步驟一個 lib1 = bsxfun(@minus, L1(:,1)',L2(:,1)

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matlab - 將數組轉換爲索引值

給定a = [1,7]和b = [4,10]，我想創建一個新的向量[1：4,7：10]。我可以用循環做到這一點，但我一直在尋找矢量化的解決方案。我嘗試通過定義下面的函數fun = @（c，d）c：d，然後使用bsxfun（fun，a，b）來使用bsxfun。它產生1：4但不是7:10。謝謝。

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轉換bsxfun與@times到numpy的

這是我在八度代碼： sum(bsxfun(@times, X*Y, X), 2) 代碼的bsxfun部分產生的逐元素相乘，所以我認爲numpy.multiply(X*Y, X)會做的伎倆，但我得到了一個例外。當我做了一些研究時，我發現元素方式的乘法不適用於Python數組（特別是如果X和Y的類型爲「numpy.ndarray」）。所以我想知道是否有人可以更多地解釋這一點 - 即將類型轉換爲不同