Z = reshape(arrayfun(@target, [X(:), Y(:)]), size(X));
时间: 2023-11-29 20:04:18 浏览: 21
这段代码的作用是将一个二维网格 X 和 Y 中每个点的坐标输入到一个函数 target 中,然后将函数的输出结果按照行优先的顺序重新排列成一个大小为 size(X) 的矩阵 Z 中。其中 @target 表示将函数 target 句柄作为函数句柄传入 arrayfun 函数中,[X(:), Y(:)] 表示将 X 和 Y 中的元素按列方向展开成一个列向量,然后再将它们按列组合成一个矩阵,size(X) 表示矩阵 Z 的大小与 X 相同。最终的结果是将函数 target 应用于 X 和 Y 中的每个点,得到一个矩阵 Z,其中 Z(i,j) 表示函数 target 在点 (X(i,j), Y(i,j)) 处的输出结果。
相关问题
Z = reshape(arrayfun(@target, [X(:), Y(:)]), size(X));的例子
这个例子是使用MATLAB中的arrayfun函数和reshape函数来将一个二维数组转换为另一个形状的二维数组。
具体来说,假设我们有一个函数`target(x)`,它接受一个包含两个元素的向量x,并返回一个标量值。现在,我们想要将这个函数应用到一个二维的网格上,在每个位置上计算target的值,并将结果保存在一个新的二维数组Z中。
为了实现这个目标,我们首先需要创建一个包含所有(x, y)坐标对的二维数组X和Y。这可以通过使用meshgrid函数来实现:
```
[X, Y] = meshgrid(1:10, 1:10);
```
这样,我们现在有了两个大小为10x10的二维数组X和Y,它们包含所有的(x, y)坐标对。
接下来,我们可以使用MATLAB的arrayfun函数来将target函数应用到每个(x, y)坐标对上,得到一个大小为100x1的一维数组。代码如下:
```
Z_1d = arrayfun(@target, [X(:), Y(:)]);
```
这里,我们使用@target语法来指定我们要应用的函数,然后将[X(:), Y(:)]作为输入向量传递给arrayfun函数。注意,我们使用了(:)符号来将X和Y数组展平成一维向量,这是因为arrayfun函数需要一维输入。
最后,我们可以使用reshape函数将大小为100x1的一维数组Z_1d转换为大小为10x10的二维数组Z:
```
Z = reshape(Z_1d, size(X));
```
这里,我们使用了size(X)函数来获取X数组的大小,然后将Z_1d数组重新排列成相同的大小。这样,我们就得到了一个大小为10x10的二维数组Z,它包含了应用target函数后的结果。
X = bsxfun(@minus, X, mean(X)); X = bsxfun(@rdivide,X,std(X)); coeff = pca(X); feature2DImage = reshape(X*coeff(:,1),numRows,numCols);
这段代码实现了将数据矩阵X进行归一化和主成分分析(PCA)降维的操作,并将降维后的特征图像保存在feature2DImage中。
具体地,bsxfun(@minus, X, mean(X))将X中每一列的均值从该列的所有元素中减去,实现了对X的列进行归一化的操作。bsxfun(@rdivide,X,std(X))将X中每一列的标准差除以该列的所有元素,进一步对X的列进行了归一化操作,使得每列的均值为0,标准差为1,以便进行主成分分析。
PCA的过程使用MATLAB自带的函数pca,其中输入参数X为已经进行过归一化操作的数据矩阵,函数返回值coeff为主成分分析得到的特征向量,即各个主成分的方向向量。将数据矩阵X乘以coeff(:,1)为将数据映射到第一个主成分上,得到一个一维的特征向量,reshape函数将该特征向量重新排列成一个二维的特征图像,保存在feature2DImage中。