概述
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
以上就是伶俐期待为你收集整理的matlab 矩阵代替for循环的全部内容,希望文章能够帮你解决matlab 矩阵代替for循环所遇到的程序开发问题。
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