ismatrix
确定输入是否为矩阵
说明
示例
不同大小的数组
确定不同大小的数组是否为矩阵。
创建一个大小为 1×3 的数组。确定它是否为矩阵。
A1 = zeros(1,3); TF = ismatrix(A1)
TF = logical
1
创建一个大小为 0×3 的空数组。确定它是否为矩阵。二维空数组是矩阵。
A2 = zeros(0,3); TF = ismatrix(A2)
TF = logical
1
创建一个大小为 1×3×2 的数组。确定它是否为矩阵。三维数组不是矩阵。
A3 = zeros(1,3,2); TF = ismatrix(A3)
TF = logical
0
从三维数组确定矩阵
创建一个三维数组,并确定数组元素是否为矩阵。
首先定义一个大小为 2×3 的二维数组。确定它是否为矩阵。
A = [0.1 0.2 0.5; 0.3 0.6 0.4]
A = 2×3
0.1000 0.2000 0.5000
0.3000 0.6000 0.4000
TF = ismatrix(A)
TF = logical
1
要创建一个三维数组,请向数组 A
中添加第三个维度。将另一个 2×3 矩阵赋给 A
中索引值为 2 的第三个维度。
A(:,:,2) = ones(2,3)
A = A(:,:,1) = 0.1000 0.2000 0.5000 0.3000 0.6000 0.4000 A(:,:,2) = 1 1 1 1 1 1
检查大小为 2×3×2 的三维数组是否为矩阵。
TF = ismatrix(A)
TF = logical
0
现在确定 A
的数组元素是否为矩阵。检查三维数组的第二页是否为矩阵。语法 A(:,:,2)
在第一个维度和第二个维度中使用冒号来访问所有行和所有列。
TF = ismatrix(A(:,:,2))
TF = logical
1
检查三维数组的第二行是否为矩阵。语法 A(2,:,:)
在第二个维度和第三个维度中使用冒号来包括所有列和所有页。
TF = ismatrix(A(2,:,:))
TF = logical
0
A(:,:,2)
是矩阵,因为它是大小为 2×3 的多维数组。但是,A(2,:,:)
不是矩阵,因为它是大小为 1×3×2 的多维数组。
从字符向量和字符串确定矩阵
创建一个字符数组。确定它是否为矩阵。
A = 'Hello, World!';
TF = ismatrix(A)
TF = logical
1
使用 size
检查 A
的维度。A
是大小为 1×13 的矩阵。
size(A)
ans = 1×2
1 13
现在,用双引号将一段文本括起来,由此创建一个字符串标量。
A = "Hello, World!";
检查大小为 1×1 的标量 A
是否也是矩阵。
TF = ismatrix(A)
TF = logical
1
输入参数
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。
扩展功能
tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。
此函数完全支持 tall 数组。有关详细信息,请参阅 tall 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。
此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment。
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。
此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions on a GPU (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。
此函数完全支持分布式数组。有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。
版本历史记录
在 R2010b 中推出
MATLAB 命令
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