cast

将变量转换为不同的数据类型

语法

B = cast(A,newtype)

B = cast(A,like=p)

说明

B = cast(A,newtype) 返回 A 中转换为数据类型（类）newtype 的数据，其中 newtype 是与 A 兼容的内置数据类型的名称。A 中任何超出 newtype 范围的值都会在 B 中截断到最近的端点。

将浮点数转换为整数时，cast 函数会将该数舍入为最接近的整数。如果浮点数的小数部分恰好为 0.5，则它朝偏离零的方向舍入到模更大的整数。

示例

B = cast(A,like=p) 将 A 转换为与变量 p 相同的数据类型和稀疏性。B 的复/实性（实数或复数）由 A 和 p 共同确定。如果 A 和 p 均为实数，则 B 也是实数。否则，B 为复数。

示例

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转换数值数据类型

打开实时脚本

将 int8 值转换为 uint8。

定义一个由 8 位整数组成的向量。

a = int8([-5 5]);

将 a 转换为无符号 8 位整数。超出 uint8 范围的值 –5 被截断为 0。

b = cast(a,"uint8")

b = 1×2 uint8 row vector

   0   5

将向量转换为现有数据类型

打开实时脚本

创建一个由 32 位有符号整数组成的 1×3 向量。

A = int32([-12 34 56])

A = 1×3 int32 row vector

   -12    34    56

创建数据类型为 double 的复数。

p = 1+2i

p = 
1.0000 + 2.0000i

将 A 转换为与变量 p 相同的数据类型和复/实性。

B = cast(A,like=p)

B = 1×3 complex

 -12.0000 + 0.0000i  34.0000 + 0.0000i  56.0000 + 0.0000i

将矩阵转换为现有数据类型

打开实时脚本

创建一个由零组成的 2×3 矩阵，其元素是 32 位无符号整数。

A = zeros(2,3,"uint32")

A = 2×3 uint32 matrix

   0   0   0
   0   0   0

创建数据类型为 double 的 2×2 稀疏矩阵。

p = sparse(2,2,pi)

p = 2×2 sparse double matrix (1 nonzero)
   (2,2)       3.1416

将 A 转换为与变量 p 相同的数据类型和稀疏性。

B = cast(A,like=p)

B = 2×3 sparse double matrix
   All zero

输入参数

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`A` — 输入数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

输入数组，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。A 的数据类型可以是内置数据类型，也可以是支持转换为指定的新数据类型的其他数据类型。

`newtype` — 新数据类型
`"single"` | `"double"` | `"int8"` | `"int16"` | `"int32"` | `"int64"` | ...

新数据类型，指定为 "single"、"double"、"int8"、"int16"、"int32"、"int64"、"uint8"、"uint16"、"uint32"、"uint64"、"logical" 或 "char"。

`p` — 原型
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

原型，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。p 的数据类型可以是内置数据类型，或是支持从输入数据类型转换的其他兼容数据类型。

输出参量

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`B` — 输出数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

输出数组，以标量、向量、矩阵或多维数组形式返回。

扩展功能

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C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

枚举输入在编译时必须具有标量值。不支持枚举数组。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

用法说明和限制：

枚举输入在编译时必须具有标量值。不支持枚举数组。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

cast 函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

cast 函数支持 GPU 数组输入，但有以下用法说明和限制：

对于语法 B = cast(A,like=p)，当且仅当 p 是 gpuArray 时，输出 B 才是 gpuArray。

有关详细信息，请参阅在 GPU 上运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

cast 函数支持分布式数组输入，但有以下用法说明和限制：

对于语法 B = cast(A,like=p)，当且仅当 p 是分布式数组时，输出 B 才是分布式数组。

有关详细信息，请参阅使用分布式数组运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

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R2026a: 当转换后的复数输入的虚部为零时，将保留复/实性

当转换复数输入时，cast(A,newtype) 语法会保留复实性，即使转换后的结果的虚部为零也是如此。

例如，假设有类型为 double 的复数。将此数转换为 single 类型。输出是虚部为零且类型为 single 的复数。

a = complex(1,1e-48);
b = cast(a,"single")

b =

  single
   1.0000 + 0.0000i

whos

  Name             Size            Bytes  Class     Attributes

  a                1x1                16  double    complex   
  b                1x1                 8  single    complex

检查转换后的数是否为实数会返回逻辑值 0。

tf = isreal(b)

tf =

  logical
   0

对于比较，在以前的版本中，转换相同的数会返回类型为 single 的实数。

a = complex(1,1e-48);
b = cast(a,"single")

b =

  single
     1

whos

  Name             Size            Bytes  Class     Attributes

  a                1x1                16  double     complex   
  b                1x1                 4  single

而检查转换后的数是否为实数会返回逻辑值 1。

tf = isreal(b)

tf =

  logical
   1

R2022a: `cast` 为 MATLAB 数值类型的子类返回一致的输出

从 R2022a 开始，当 p 的数据类型是 MATLAB^® 数值类型的子类时，语法 cast(A,like=p) 返回与原型 p 一致的输出。

例如，以下代码现在返回与 p 具有相同数据类型的输出：

p = matlab.lang.OnOffSwitchState.on;
x = cast(1,like=p)

x = 

  OnOffSwitchState enumeration

    on

在以前的版本中，代码返回数据类型为 logical 的 x = 1。

R2021b: `newtype` 输入参量区分大小写

从 R2021b 开始，语法 cast(A,newtype) 的 newtype 输入参量区分大小写。您必须将 newtype 指定为表示新数据类型的字符向量或小写字母字符串。

例如，要将 double 值转换为 int8 数据类型，必须使用 cast(1.234,"int8")。命令 cast(1.234,"Int8") 现在会出错。

另请参阅

class | typecast

主题

Class Support for Array-Creation Functions

cast

语法

说明

示例

转换数值数据类型

将向量转换为现有数据类型

将矩阵转换为现有数据类型

输入参数

A — 输入数组 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

newtype — 新数据类型 "single" | "double" | "int8" | "int16" | "int32" | "int64" | ...

p — 原型 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

输出参量

B — 输出数组 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

R2026a: 当转换后的复数输入的虚部为零时，将保留复/实性

R2022a: cast 为 MATLAB 数值类型的子类返回一致的输出

R2021b: newtype 输入参量区分大小写

另请参阅

主题

`A` — 输入数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

`newtype` — 新数据类型
`"single"` | `"double"` | `"int8"` | `"int16"` | `"int32"` | `"int64"` | ...

`p` — 原型
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

`B` — 输出数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

R2022a: `cast` 为 MATLAB 数值类型的子类返回一致的输出

R2021b: `newtype` 输入参量区分大小写