Squish 函数：MATLAB 中单例维度的快速删除技术

资源摘要信息:"Squish函数在Matlab中用于删除数组中的所有单例维度。所谓的单例维度，是指数组中大小为1的维度。例如，如果有一个二维数组，其形状为1xN或Nx1，那么在这个数组中，1就是单例维度。删除单例维度的好处是，它可以帮助简化数组操作，并消除可能的混淆。例如，如果一个函数只处理二维数组，那么在传入一个三维数组时，可能需要删除多余的单例维度，以便进行后续处理。 Squish函数与Matlab内置的SQUEEZE函数有一定的相似性，但又有所不同。SQUEEZE函数用于移除数组中的所有单例维度，但它并不适用于包含行向量的二维数组。例如，对于一个形状为Mx1的二维数组，使用SQUEEZE函数并不会改变数组形状，因为Matlab将其视为有效的二维数组。而Squish函数则可以处理这种情况，它会将行向量转换为列向量，从而实现删除所有单例维度的目的。 在性能方面，Squish函数通常比使用SQUEEZE函数配合shiftdim函数的方法要快。shiftdim函数可以调整数组的维度，但其主要功能并不是删除单例维度，而是移动数组的维度。因此，在需要删除单例维度的场景下，直接使用Squish函数可能会获得更好的性能。 为了演示Squish函数的效果，我们可以考虑以下示例。假设我们有一个数组，其形状为3x1，即一个包含三个元素的列向量。如果我们使用Squish函数处理这个数组，函数会删除单例维度，将结果转换为一个长度为3的一维数组。这个操作在Matlab中可以通过调用Squish函数来实现，例如：result = squish([1;2;3])。 总的来说，Squish函数是一个非常有用的工具，特别是在处理需要去除所有单例维度的数组时。它提供了一种直接且高效的方式来调整数组维度，特别是在进行数学和科学计算时，避免了维度错误和混淆。" 【标题】:"Squish:Squish 删除所有单例维度。-matlab开发" 【描述】:"Squish(x) 将删除 x 中的所有单一维度，包括行向量到列向量的转换。由于单例维度可能会混淆许多操作，因此此函数绝对删除了所有单例维度。 SQUEEZE 虽然类似，但不适用于包含行向量的二维数组。 因此，使用 SQUEEZE 可能不会总是出现预期的结果。 注意：同样的操作可以用 shiftdim(squeeze(x)) 来执行，但挤压已经被计时更快。 例如，比较以下任何正数或负数 n 的结果： 大小（挤压（shiftdim（[1:3]'，n））） 大小（挤压（shiftdim（[1：3]'，n）））" 【标签】:"matlab" 【压缩包子文件的文件名称列表】: squish.zip 资源摘要信息:"本文主要介绍了Matlab中的一个实用工具函数Squish，该函数的作用是删除数组中的所有单例维度。单例维度指的是数组中大小为1的维度。这样的维度可能会在进行数组操作时引起混淆，因此删除单例维度能够帮助简化操作流程，并确保程序的逻辑更加清晰。 在Matlab中，虽然存在一个与Squish功能类似的内置函数SQUEEZE，但它并不适用于所有情况。例如，对于一个形状为Mx1的二维数组（即行向量），SQUEEZE函数不会改变其形状，因为Matlab认为行向量也是有效的二维数组。而Squish函数在处理包含行向量的二维数组时，会将其转换为列向量，从而实现删除所有单例维度的目的。 性能方面，Squish函数相较于结合使用SQUEEZE和shiftdim函数的方法表现更佳。shiftdim函数主要用于移动数组的维度，而非专门删除单例维度，因此在需要彻底删除所有单例维度的场景下，直接调用Squish函数会更加高效。 具体而言，如果我们要比较任何正数或负数n的结果，使用Squish函数和shiftdim函数进行操作后的数组大小，可以发现Squish函数提供了一种更为直接且快速的解决方案。例如，如果我们有一个数组[1:3]'（其中'表示转置操作），并应用不同的函数进行处理，最终的数组大小将证明Squish函数的优势。 Squish函数的实用性在于其能够处理各种数组维度，包括将行向量转换为列向量，从而简化数组的进一步操作。在进行科学计算、数据分析以及机器学习等任务时，处理数组维度是常见且重要的步骤，Squish函数因此成为了Matlab编程中不可或缺的辅助工具。"