0
创建数组的0
描述
X = 0
返回标量0
。
X = 0 (
返回一个sz1,…, szN
)sz1
——-…——-szN
数组的零sz1,…, szN
显示每个维度的大小。例如,0 (2、3)
返回一个2×3矩阵。
例子
矩阵的零
三维数组的零
克隆从现有的数组大小
创建一个数组大小一样的零现有的数组。
(1 = 4;2 5;3 6];深圳=大小(A);X = 0(深圳)
X =3×20 0 0 0 0 0
它是一种常见的模式结合前两行代码一行:
X = 0(大小(A));
指定数据类型的零
克隆的复杂性从现有的数组
创建一个标量0
这是复杂的像现有的数组,而不是真正的价值。
首先,创建一个复杂的矢量。
p =(1 + 2我3);
创建一个标量0
这是复杂的像p
。
X = 0 (“喜欢”,p)
我X = 0.0000 + 0.0000
克隆稀疏从现有的数组
克隆从现有的数组大小和数据类型
创建一个2×3组8位无符号整数。
p = uint8 ([1 3 5;2 4 6]);
创建一个数组的0是相同的大小和数据类型p
。
X = 0(大小(p),“喜欢”,p)
X =2 x3 uint8矩阵0 0 0 0 0 0
类(X)
ans = ' uint8 '
克隆分布数组
如果你有并行计算工具箱™,创建一个1000 - 0 - 1000分布式阵列的基本数据类型int8
。为分布式
数据类型,“喜欢”
语法克隆底层数据类型除了主数据类型。
p = 0 (1000“int8”,“分布式”);
开始平行池(parpool)使用“本地”概要文件…连接到6工人。
创建一个数组的0是相同的大小,主要数据类型和基本数据类型p
。
X = 0(大小(p),“喜欢”,p);
类(X)
ans =“分布式”
underlyingType (X)
ans = ' int8 '
输入参数
n
- - - - - -方阵的大小
整型值
方阵的大小,指定为一个整数值。
如果
n
是0
,然后X
是一个空矩阵。如果
n
是负的,那么作为吗0
。
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
sz1,…, szN
- - - - - -每个维度的大小(作为单独的参数)
整型值
每个维度的大小,指定为独立参数的整数值。
如果任何尺寸的大小
0
,然后X
是一个空数组。如果任何尺寸的大小是负的,那么它被视为
0
。第二个维度之外,
0
忽略了尺寸的大小1
。例如,0 (3,1,1,1)
产生一个3×1的零向量。
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
深圳
- - - - - -每个维度的大小(如一个行向量)
整型值
每个维度的大小,指定为一个行向量的整数值。这个向量的每个元素表示相应尺寸的大小:
如果任何尺寸的大小
0
,然后X
是一个空数组。如果任何尺寸的大小是负的,那么它被视为
0
。第二个维度之外,
0
忽略了尺寸的大小1
。例如,0 ([3 1 1 1])
产生一个3×1的零向量。
例子:深圳= (2 3 4)
创建一个2-by-3-by-4数组。
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
typename
- - - - - -数据类型(类)来创建
“双”
(默认)|“单一”
|“逻辑”
|“int8”
|“uint8”
|……
数据类型(类)来创建指定为“双”
,“单一”
,“逻辑”
,“int8”
,“uint8”
,“int16”
,“uint16”
,“int32”
,“uint32”
,“int64”
,“uint64”
,或者另一个提供的类的名称0
万博1manbetx支持。
p
- - - - - -创建数组的原型
数组
的原型创建数组,指定为一个数组。
数据类型:双
|单
|逻辑
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
复数的支持:万博1manbetx是的
扩展功能
C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。
使用笔记和限制:
尺寸必须真正非负整数。
GPU的代码生成
生成NVIDIA的CUDA®代码®GPU使用GPU编码器™。
使用笔记和限制:
尺寸必须真正非负整数。
HDL代码生成
生成FPGA和ASIC设计的Verilog和VHDL代码使用HDL编码器™。
尺寸必须真正非负整数。
线程环境
在后台运行代码使用MATLAB®backgroundPool
与并行计算工具箱™或加速代码ThreadPool
。
这个函数完全支持线程的环境。万博1manbetx有关更多信息,请参见MATLAB函数线程环境中运行。
GPU数组
加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。
使用笔记和限制:
您可以指定
typename
作为“gpuArray”
。如果您指定typename
作为“gpuArray”
,默认的基本类型的数组双
。创建一个GPU与基本类型数组
数据类型
,指定底层类型作为一个额外的参数typename
。例如,X = 0(3、数据类型、“gpuArray”)
3×3的GPU创建一个数组的零基础类型数据类型
。您可以指定底层类型
数据类型
这些选项之一:“双”
“单一”
“逻辑”
“int8”
“uint8”
“int16”
“uint16”
“int32”
“uint32”
“int64”
“uint64”
您还可以指定数值变量
p
作为一个gpuArray
。如果您指定
p
作为一个gpuArray
,底层类型返回的数组是一样的p
。
有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数(并行计算工具箱)。
分布式阵列
分区大数组在内存使用并行计算集群的工具箱相结合™。
使用笔记和限制:
您可以指定
typename
作为“codistributed”
或“分布式”
。如果您指定typename
作为“codistributed”
或“分布式”
,默认的基本类型返回的数组双
。创建一个分布式或codistributed与基本类型数组
数据类型
,指定底层类型作为一个额外的参数typename
。例如,X = 0(3、数据类型、“分布式”)
创建一个3×3分布式矩阵的零基础类型数据类型
。您可以指定底层类型
数据类型
这些选项之一:“双”
“单一”
“逻辑”
“int8”
“uint8”
“int16”
“uint16”
“int32”
“uint32”
“int64”
“uint64”
您还可以指定
p
作为一个codistributed
或分布式
数组中。如果您指定
p
作为一个codistributed
或分布式
数组,返回的数组的基本类型是一样的p
。额外的
codistributed
语法,看0 (codistributed)
(并行计算工具箱)。
有关更多信息,请参见运行MATLAB函数与分布式阵列(并行计算工具箱)。
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