matlab bsxfun 减法

在Matlab中，bsxfun函数可以对两个数组执行二元操作，其中一些操作可以用简单地相加或相乘的方式来完成，但其他操作可能需要使用bsxfun函数来完成。当在两个数组之间执行减法时，可以使用bsxfun函数来执行元素相减操作。以下是一个简单的示例：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [2 3 4; 5 6 7; 8 9 10];
C = bsxfun(@minus, A, B);

在上述示例中，我们首先定义了两个3 x 3的矩阵A和B，然后使用bsxfun函数执行了一个减法运算，并将结果存储在矩阵C中。在这种情况下，bsxfun函数将A和B中的每个元素进行减法运算，产生一个3 x 3的矩阵作为输出。

需要注意的是，当使用bsxfun函数时，两个输入数组的大小必须相同，或者其中一个数组的大小为1。如果两个数组的大小都大于1，但不相等，则会引发错误。

相关问题

matlab bsxfun

bsxfun是MATLAB中的一个函数，用于对两个数组之间的元素进行逐个计算的二元操作。它可以通过传入函数句柄或者m文件来指定具体的操作。常见的内置函数包括加法、减法、乘法、除法、幂运算等等。你可以使用bsxfun来执行各种元素级别的操作，比如计算矩阵每一列减去其对应列的平均值。

在旧版本的MATLAB中，如果没有内置的bsxfun函数，可以使用一些自定义的方法来实现相同的功能。例如，在R2007a之前的版本中，可以使用一个名为"bsxfun"的mex函数来代替内置的bsxfun函数来执行相同的操作。该mex函数保留了不复制任何大数组以执行其功能的重要功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [bsxfun 替代：用 bsxfun 替代旧版本的 MATLAB，其中它不是内置的。-matlab开发](https://download.csdn.net/download/weixin_38515573/19247341)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB中的bsxfun函数](https://blog.csdn.net/Yaroo/article/details/78729779)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

X_poly_test = bsxfun(@minus, X_poly_test, mu); X_poly_test = bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma);在matlab中是什么意思

这行代码是在进行特征缩放，其中：

- `bsxfun` 函数是 Matlab 中的一种函数，它可以对不同维度的数组进行运算，实现广播功能。
- `@minus` 表示进行减法运算，`@rdivide` 表示进行除法运算。
- `X_poly_test` 是需要进行特征缩放的输入数据矩阵，`mu` 和 `sigma` 分别是输入数据矩阵 `X_poly_test` 中每一列的均值和标准差。
- `bsxfun(@minus, X_poly_test, mu)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素减去该列的均值 `mu`。
- `bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素除以该列的标准差 `sigma`。

这样做的目的是将不同的特征缩放到相同的尺度上，以便更好地进行模型训练和预测。