解释imCum = cumsum(imDst, 2);
时间: 2024-06-05 13:06:03 浏览: 17
这行代码的作用是对二维矩阵imDst进行累加求和操作,累加方向为第二个维度(即列方向),结果存储在imCum中。
具体来说,如果imDst为一个$m \times n$的矩阵,则imCum的大小也为$m \times n$,其中第$i$行第$j$列的元素表示imDst中前$i$行第$j$列的所有元素之和。
例如,如果imDst为以下矩阵:
$\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix}$
则对其进行累加求和操作后,imCum为以下矩阵:
$\begin{bmatrix} 1 & 3 & 6 \\ 4 & 9 & 15 \\ 7 & 15 & 24 \end{bmatrix}$
其中,第二行第三列的元素为9+6=15,表示imDst中前两行第三列的所有元素之和。
相关问题
解释matlab代码ie = cumsum(e) * dt
这行 MATLAB 代码计算了一个误差信号 e 的累积积分,并乘以一个时间间隔 dt。具体来说,cumsum 函数计算了误差信号 e 的累积和,即将误差信号从第一个元素开始到当前元素的所有值相加。乘以时间间隔 dt 的作用是将累积和转换为时间上的积分,即计算误差信号随时间的变化量。这个操作通常被用于控制系统中的积分环节,以消除系统的稳态误差。
hnc = cumsum(hn)
这是一个常见的数组操作,假设 hn 是一个一维数组,cumsum 函数将返回一个与 hn 大小相同的数组 hnc,其中 hnc 的第 i 个元素是 hn 中前 i 个元素的累加和。也就是说,hnc[i] = hn[0] + hn[1] + ... + hn[i]。在 Python 中,可以使用 numpy 库中的 cumsum 函数来实现这个操作,代码如下:
```python
import numpy as np
hn = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
hnc = np.cumsum(hn)
print(hnc) # 输出 [ 1 3 6 10 15]
```
这个例子中,hn 是一个包含 1 到 5 五个元素的数组,cumsum 函数将其累加起来得到 hnc 数组,hnc 的第 i 个元素是 hn 中前 i 个元素的累加和。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)