错误使用 bsxfun 两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。 出错 mapminmax.apply (第 6 行) y = bsxfun(@minus,x,settings.xoffset); 出错 nnet7.process_fcn (第 28 行) out1 = info.apply(in2,out2); 出错 mapminmax (第 46 行) y = nnet7.process_fcn(mfilename,x,varargin{:}); 出错 RF_Result (第 35 行) input = mapminmax('apply',data',inputps); % 采用训练样本的结构体进行归一化

这是一个与 MATLAB 相关的错误信息。根据错误信息，问题出现在 `bsxfun` 函数的调用上，其中两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。该错误进一步传播到 `mapminmax.apply` 函数的调用，导致 `nnet7.process_fcn` 函数出错，最终在 `mapminmax` 和 `RF_Result` 的代码中引发问题。

要解决这个问题，你需要确保在使用 `bsxfun` 函数时，两个输入数组的维度相匹配。你可以检查输入数组的大小和形状，确保它们满足你的期望。如果维度不匹配，你可以使用一些操作（例如转置、重塑或扩展维度）来调整它们，以使其匹配。

另外，你还可以仔细检查 `mapminmax` 函数的实现，并确保输入参数的正确性。如果问题仍然存在，你可以尝试查看相关的文档或寻求 MATLAB 的支持来获取进一步帮助。

相关问题

错误使用 bsxfun 两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。

### 回答1：
这个错误是因为在使用 bsxfun 函数时，两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。也就是说，它们的维度大小必须相同，或者其中一个维度大小为1，这样才能进行广播操作。如果两个数组的维度大小不匹配，就会出现这个错误。

### 回答2：
在MATLAB中，bsxfun函数可以对两个数组进行基于元素的运算，其中两个数组可以具有不同的大小，但它们的维度必须相互匹配或其中一个为1。当两个数组的维度不匹配且它们都不为1时，就会出现错误“非单一维度必须相互匹配”。

例如，假设有两个数组A和B，它们的维度分别为3x2和1x2，如果要对它们进行加法运算，则可以使用bsxfun函数：C = bsxfun(@plus,A,B)。因为数组B的第一维尺寸为1，它可以被自动扩展为3，与数组A的第一维尺寸相匹配，因此可以成功地进行运算。而如果B的第一维尺寸为2，则无法自动扩展，就会报错。

这个错误可以通过改变数组的大小或维度来避免。例如，可以使用reshape函数改变数组A的大小，使其具有匹配的尺寸：A = reshape(A,2,3);。或者，可以在运算之前扩展数组B的维度，使其成为一个3x2的数组，方法如下：B = repmat(B,3,1);。

总之，在使用bsxfun函数进行基于元素的运算时，我们需要注意输入数组的维度匹配情况，如果出现“非单一维度必须相互匹配”的错误，就需要检查输入数组的大小和维度是否正确。这样就可以避免这个错误并正确地使用bsxfun函数了。

### 回答3：
bsxfun是MATLAB中一个用于执行逐元素二元操作的函数。它的原理是：对于两个相同尺寸的矩阵A和B进行对应位置的二元操作，比如加减乘除等，bsxfun将把矩阵A和B扩展到相同的维度后再进行操作。这也是bsxfun的一个关键特性。

在错误使用bsxfun时，通常出现“两个输入数组的非单一维度必须相互匹配”这样的提示信息。这是因为bsxfun在进行对应元素的操作之前，要先对多维数组进行扩展。但是，如果这两个输入数组的维度大小不匹配，就会导致扩展后的结果出现某一维度上的尺寸不为1，这时就会出现“非单一维度”的错误信息。

例如，我们有两个矩阵A和B，分别是3x4和1x4的矩阵，代码如下：

A = [1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12];

B = [1,2,3,4];

现在我们想对矩阵A的每一行都减去B，可以使用bsxfun函数进行计算，如下所示：

C = bsxfun(@minus, A, B);

这个代码段会导致错误信息的出现，提示为：

Error using bsxfun
Non-singleton dimensions of the two input arrays must match each other.

错误发生的原因就是 B 的尺寸是 [1 4]，而 A 的尺寸是 [3 4]，在进行bsxfun时无法扩展到相同的尺寸。针对这种错误，我们可以对 B 进行扩展，以使其尺寸与 A 相同，修改代码如下：

B = [1,2,3,4;1,2,3,4;1,2,3,4];

C = bsxfun(@minus, A, B);

这样就可以正常计算了，得到一个3x4的矩阵。这个例子展示了bsxfun的一个常见错误，并解释了错误信息的原因。同学们在使用bsxfun进行计算时，一定要注意两个输入数组的维度大小和尺寸是否匹配，以避免这种错误的发生。

im_ = bsxfun(@minus, im_, net1.meta.normalization.averageImage)

这是一个MATLAB代码，用于对变量im_中的图像数据进行归一化处理，以满足神经网络的输入要求。其中，net1是一个MATLAB中的神经网络模型，meta.normalization.averageImage是net1模型中的一个属性，表示该神经网络接受的输入图像应该减去的均值。因此，net1.meta.normalization.averageImage是一个大小与输入图像相同的矩阵，其中的每个元素表示在该位置上应该减去的均值。bsxfun是MATLAB中的一个函数，用于对两个矩阵进行逐元素操作。该行代码使用bsxfun函数，将im_中的每个像素值减去net1.meta.normalization.averageImage中相应位置上的均值，实现了对图像的归一化处理。