0
创建全零数组
描述
X = 0
返回标量。0
.
例子
零矩阵
3-D零阵列
从现有数组克隆大小
创建一个与现有数组大小相同的零数组。
A = [1 4;2 5;3 6];sz = size(A);X = 0 (sz)
X =3×20 0 0 0 0 0 0
将前两行代码合并为一行是一种常见的模式:
X = 0 (size(A));
指定数据类型为零
从现有数组克隆复杂度
创建标量0
这就像一个现有的数组而不是实值一样复杂。
首先,创建一个复向量。
P = [1+ 2i3i];
创建标量0
这很复杂p
.
X = 0 (“喜欢”, p)
X = 0.000 + 0.000 i
从现有数组中克隆稀疏性
从现有数组克隆大小和数据类型
创建一个2 × 3的8位无符号整数数组。
P = uint8([1 3 5;2 4 6]);
创建一个具有相同大小和数据类型的0数组p
.
X = 0 (size(p),“喜欢”, p)
X =2x3 uint8矩阵0 0 0 0 0 0 0
类(X)
Ans = 'uint8'
克隆分布式阵列
如果您有并行计算工具箱™,请创建具有底层数据类型的1000 * 1000的零分布式数组int8
.为分布式
数据类型,则“喜欢”
语法克隆基础数据类型和主要数据类型。
P = 0 (1000,“int8”,“分布式”);
使用“本地”配置文件启动并行池(parpool)…连接6个工人。
创建一个具有相同大小、主要数据类型和基础数据类型的0数组p
.
X = 0 (size(p),“喜欢”, p);
类(X)
Ans = '分布式'
underlyingType (X)
Ans = 'int8'
输入参数
n
- - - - - -方阵尺寸
整型值
方阵的大小,指定为整数值。
如果
n
是0
,然后X
是一个空矩阵。如果
n
是负的,那么它被当作0
.
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
sz1,…,szN
- - - - - -每个维度的大小(作为单独的参数)
整型值
每个维度的大小,指定为单独的整数值参数。
如果任何维度的大小是
0
,然后X
是一个空数组。如果任何维度的大小为负数,则将其视为
0
.在二次元之外,
0
忽略大小为的尾随维度1
.例如,0 (3, 1, 1, 1)
生成一个3 × 1的零向量。
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
深圳
- - - - - -每个维度的大小(作为行向量)
整型值
每个维度的大小,指定为整数值的行向量。这个向量的每个元素都表示对应维度的大小:
如果任何维度的大小是
0
,然后X
是一个空数组。如果任何维度的大小为负数,则将其视为
0
.在二次元之外,
0
忽略大小为的尾随维度1
.例如,零([3 1 1 1])
生成一个3 × 1的零向量。
例子:Sz = [2 3 4]
创建一个2 × 3 × 4数组。
数据类型:双
|单
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
typename
- - - - - -要创建的数据类型(类)
“双”
(默认)|“单一”
|“逻辑”
|“int8”
|“uint8”
|……
要创建的数据类型(类),指定为“双”
,“单一”
,“逻辑”
,“int8”
,“uint8”
,“int16”
,“uint16”
,“int32”
,“uint32”
,“int64”
,“uint64”
,或者另一个类的名称0
金宝app支持。
p
- - - - - -要创建的数组原型
数组
要创建的数组原型,指定为数组。
数据类型:双
|单
|逻辑
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
复数支持:金宝app是的
扩展功能
C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。
使用注意事项和限制:
维度必须是非负的实整数。
GPU代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA GPU生成CUDA®代码。
使用注意事项和限制:
维度必须是非负的实整数。
HDL代码生成
使用HDL Coder™为FPGA和ASIC设计生成Verilog和VHDL代码。
维度必须是非负的实整数。
线程环境
在后台使用MATLAB®运行代码backgroundPool
或使用并行计算工具箱™加速代码ThreadPool
.
这个函数完全支持基于线程的环境。金宝app有关更多信息,请参见在线程环境中运行MATLAB函数.
GPU数组
通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。
使用注意事项和限制:
你可以指定
typename
作为“gpuArray”
.如果你指定typename
作为“gpuArray”
,数组的默认基础类型为双
.创建具有底层类型的GPU数组
数据类型
,将基础类型指定为前面的附加参数typename
.例如,X = 0 (3, datype,'gpuArray')
创建一个3 × 3的GPU 0数组,具有基础类型数据类型
.您可以指定基础类型
数据类型
作为以下选项之一:“双”
“单一”
“逻辑”
“int8”
“uint8”
“int16”
“uint16”
“int32”
“uint32”
“int64”
“uint64”
还可以指定数值变量
p
作为一个gpuArray
.如果你指定
p
作为一个gpuArray
,返回数组的底层类型与p
.
有关更多信息,请参见在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱).
分布式阵列
使用并行计算工具箱™跨集群的组合内存分区大型数组。
使用注意事项和限制:
你可以指定
typename
作为“codistributed”
或“分布式”
.如果你指定typename
作为“codistributed”
或“分布式”
,返回数组的默认基础类型为双
.创建具有基础类型的分布式或共分布式数组
数据类型
,将基础类型指定为前面的附加参数typename
.例如,X = 0(3,数据类型,'分布式')
创建具有基础类型的3 × 3分布式零矩阵数据类型
.您可以指定基础类型
数据类型
作为以下选项之一:“双”
“单一”
“逻辑”
“int8”
“uint8”
“int16”
“uint16”
“int32”
“uint32”
“int64”
“uint64”
您还可以指定
p
作为一个codistributed
或分布式
数组中。如果你指定
p
作为一个codistributed
或分布式
数组,返回数组的基础类型与p
.额外的
codistributed
语法,看0 (codistributed)
(并行计算工具箱).
有关更多信息,请参见运行MATLAB函数与分布式数组(并行计算工具箱).
版本历史
MATLAB命令
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