我是靠谱客的博主 伶俐期待,这篇文章主要介绍matlab 矩阵代替for循环,现在分享给大家,希望可以做个参考。

众所周知,Matlab的矩阵操作给运算带来极大的方便。但有时候遇到一些问题,第一时间想到的解决方案是for循环,但说实话,对于某些大的程序,for循环消耗的资源太大;即使有时候for循环能解决问题,对于完美主义者,还是想精简再精简。遇到这个时候,转换思维方式,往往用变换矩阵的方式就能解决问题。

最近也是在探索总结中,此处举一简单例子。

Matla中定义图像特征的非相似度,如下公式所示:


传统方案:for循环

sum = 0;
for i =1:Ng
    for j =1:Ng
         sum = sum +abs(i-j).*P(i,j)
    end
end

更精简的方案:矩阵变换
Matrix_i = repmat([1:Ng]',1,Ng);
Matrix_j = repmat([1:Ng],Ng,1);
Sub = abs(Matrix_i - Matrix_j);
Dissi = sum(sum(Sub.*P));


此处先做简答总结,以后遇到更多例子再补充。


最后

以上就是伶俐期待最近收集整理的关于matlab 矩阵代替for循环的全部内容,更多相关matlab内容请搜索靠谱客的其他文章。

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