Question

我使用loop将两个矩阵乘以一个向量。是否可以在不使用D1=C.*(A.*B)的情况下执行此操作？

像clear; clc; A=rand(5,5); B=rand(5,5); C=[0.1 0.3]; for ii=1:2 D(:,:,ii)=A.*B.*C(ii); end之类的东西无效。

下面的代码示例

{{1}}

Answer 1

这是怎么做的：

 D=bsxfun(@times,A.*B,permute(C,[3 1 2]))

说明：诀窍是使用C将permute从行向量（比如x方向）更改为第3维（或z方向），这就好像你已定义C不同：

C(:,:,1)=0.1;
C(:,:,2)=0.3;

现在，bsxfun是一种执行你编写的for循环的简洁方法。而已。

Answer 2

你可以通过矩阵索引来实现这一点：

clear;
clc;
A=rand(5,5);
B=rand(5,5);
C=[0.1 0.3];

% Get matrices to final size
A = A(:,:,ones(length(C),1)); % repeat into third dimension as many times as length(C)
B = B(:,:,ones(length(C),1)); % repeat into third dimension as many times as length(C)
C = C(ones(1,size(A,2)),:,ones(1,size(A,1))); % make it size size(A,2)xlength(C)xsize(A,1) 
C = permute(C,[3 1 2]); % change to correct order

D = A.*B.*C;

或者作为一个班轮（更快，需要更少的内存并且不改变输入变量）：

D = A(:,:,ones(length(C),1)).*B(:,:,ones(length(C),1)).*permute(C(ones(1,size(A,2)),:,ones(1,size(A,1))),[3 1 2]);

不过，我认为大多数矩阵bsxfun的速度更快（且更易读）。但是使用索引来解决问题会更有趣：P

用向量乘以两个矩阵

2 个答案: