ldivide, .\

数组左除

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语法

x = B.\A

x = ldivide(B,A)

说明

示例

x = B.\A 用 A 的每个元素除以 B 的对应元素。A 和 B 的大小必须相同或兼容。

如果 A 和 B 的大小兼容，则这两个数组会隐式扩展以相互匹配。例如，如果 A 或 B 中的一个是标量，则该标量与另一个数组的每个元素相结合。此外，具有不同方向的向量（一个为行向量，另一个为列向量）会隐式扩展以形成矩阵。

x = ldivide(B,A) 是用 A 除 B 这一操作的替代方法，但很少使用。它可以启用类的运算符重载。

示例

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除以两个数值数组

打开实时脚本

创建两个数值数组 A 和 B，并用第一个数组 A 除第二个数组 B。

A = ones(2,3);
B = [1 2 3; 4 5 6];
x = B.\A

x = 2×3

    1.0000    0.5000    0.3333
    0.2500    0.2000    0.1667

数值数组除以标量

打开实时脚本

创建一个标量 c，并用一个数值数组除以该标量。结果的大小与数组相同。

c = 2;
D = [1 2 3; 4 5 6];
x = D.\c

x = 2×3

    2.0000    1.0000    0.6667
    0.5000    0.4000    0.3333

将行向量和列向量相除

打开实时脚本

创建 1×2 行向量和 3×1 列向量，并将它们相除。

a = 1:2;
b = (1:3)';
b .\ a

ans = 3×2

    1.0000    2.0000
    0.5000    1.0000
    0.3333    0.6667

结果是一个 3×2 矩阵，其中矩阵中的每个 (i,j) 元素等于 b(i) .\ a(j)：

$a = [a_{1} a_{2}], b = [\begin{matrix} b_{1} \\ b_{2} \\ b_{3} \end{matrix}], b . \ a = [\begin{matrix} b_{1} . \ a_{1} & b_{1} . \ a_{2} \\ b_{2} . \ a_{1} & b_{2} . \ a_{2} \\ b_{3} . \ a_{1} & b_{3} . \ a_{2} \end{matrix}] .$

输入参数

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`A`, `B` — 操作数
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

操作数，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。输入 A 和 B 必须具有相同的大小或具有兼容的大小（例如，A 是一个 M×N 矩阵，B 是标量或 1×N 行向量）。有关详细信息，请参阅基本运算的兼容数组大小。

如果 A 或 B 是整数数据类型，则另一个输入必须为相同的整数类型或为双精度标量。整数数据类型的操作数不能为复数。

提示

按元素运算符 ./ 和 .\ 通过等式 A./B = B.\A 相互关联。
除以整数时，使用 idivide 可获得更多四舍五入选项。
MATLAB^® 不支持复杂的整数除法。

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。

用法说明和限制：

如果将 ldivide 用于单精度类型和双精度类型操作数，则生成代码得出的结果与 MATLAB 得出的结果可能会有所不同。请参阅单精度和双精度操作数的二元按元素运算 (MATLAB Coder)。

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。

用法说明和限制：

不支持 64 位整数。

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 R2006a 之前推出

全部展开

R2020b: 隐式扩展更改会影响 `duration` 数组

从 R2020b 开始，当参数是 duration 数组时，ldivide 支持隐式扩展。在 R2020a 和 R2016b 之间，仅数值数据类型支持隐式扩展。

R2016b: 隐式扩展更改会影响运算符的参数

从 R2016b 开始增加了隐式扩展，以前返回错误的基本运算的一些参数组合现在能够生成结果。例如，以前无法对行和列向量执行加法运算，但现在这些操作数对加法运算是有效的。换句话说，[1 2] + [1; 2] 之类的表达式以前会返回大小不匹配错误，但现在可以正常执行了。

如果您的代码使用按元素运算符并依赖 MATLAB 以前对不匹配大小返回的错误，尤其是在 try/catch 块内，那么您的代码可能不再捕获这些错误。

有关基本数组运算要求的输入大小的详细信息，请参阅基本运算的兼容数组大小。

另请参阅

rdivide | mldivide | mrdivide | idivide

ldivide, .\

语法

说明

示例

除以两个数值数组

数值数组除以标量

将行向量和列向量相除

输入参数

A, B — 操作数 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

提示

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。

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

R2020b: 隐式扩展更改会影响 duration 数组

R2016b: 隐式扩展更改会影响运算符的参数

另请参阅

主题

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`A`, `B` — 操作数
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

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。

R2020b: 隐式扩展更改会影响 `duration` 数组