用矩阵对应的列元素减去列的均值一个．然后用标准差归一化。

A = [1 2 10;3 4 20;9 6 15];C = bsxfun(@minus, A, mean(A));D = bsxfun(@rdivide, C, std(A))

D =3×3-0.8006 -1.0000 -1.0000 -0.3203 0 1.0000 1.1209 1.0000 0

在MATLAB®R2016b及以后版本中，可以直接使用运算符代替bsxfun，因为操作符独立地支持具有兼容大小的数组的隐式展开。金宝app

(A - mean(A))./std(A)

ans =3×3-0.8006 -1.0000 -1.0000 -0.3203 0 1.0000 1.1209 1.0000 0

比较列向量和行向量中的元素。其结果是一个矩阵，其中包含来自向量的每个元素组合的比较。执行此操作的等效方法是withA > b．

A = [8;17;20;24)

一个=4×18 17 20 24

B = [0 10 21]

B =1×30 10 21

C = bsxfun(@gt,A,B)

C =4x3逻辑阵列1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1

创建一个表示函数的函数句柄 $$f（\mathrm{一个}，b)＝\mathrm{一个}-e^b$$．

Fun = @(a,b) a - exp(b);

使用bsxfun把函数应用到向量上一个而且b．的bsxfun函数将向量展开为相同大小的矩阵，是一种有效的求值方法有趣的对于输入的许多组合。

A = 1:7;B = pi*[0 1/4 / 1/ 2/3 /4 1].';C = bsxfun(fun,a,b)

C =7×70 1.0000 2.0000 3.0000 5.0000 6.0000 -1.1933 -0.1933 0.8067 1.8497 -0.8497 0.1503 1.1503 2.1503 -3.8105 -2.8105 -1.8105 0.1895 1.1895 2.1895 -7.1205 -6.1205 -5.1205 -4.1205 -2.1205 -1.1205 -9.5507 -8.5507 -7.5507 -6.5507 -5.5507 -4.5507 -3.5507 -22.1407 -21.1407 -20.1407 -17.1407 -16.1407