MATLAB错误使用 figure 设置 Figure 的 ‘Number‘ 属性时: 值必须是双精度标量或空矩阵

最新推荐文章于 2022-04-29 22:15:27 发布
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分类专栏： 学习笔记 文章标签： MATLAB
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_17783559/article/details/82079672
博客指出MATLAB在设置Figure的'Number'属性时会报错，要求值必须是双精度标量或空矩阵，给出的解决方案是将'Number'改为'UserData'。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MATLAB错误使用figure
设置 Figure 的 'Number' 属性时:
值必须是双精度标量或空矩阵

解决方案：将'Number'改为'UserData'即可。 

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weixin_42511832的博客
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MATLAB错误使用 figure 设置 Figure 的 'Number' 属性时: 值必须是双精度标量或空矩阵
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05-18 3832
1.问题描述： 这几天 在跑 目标跟踪的 matlab 代码时候，遇到这种情况： MATLAB错误使用figure 设置 Figure 的 ‘Number’ 属性时: 值必须是双精度标量或空矩阵 2.解决方案： 将 ‘Number’ 替换成 ‘UserData’ 即可。 ...
但其类型是 matlab.ui.Figure
03-18
例如，在设置 `Number` 属性时，如果输入值不符合预期的数据类型，则会触发如下错误消息：“MATLAB 错误使用 figure 设置 Figure 的 ‘Number’ 属性时: 值必须是双精度标量或空矩阵。” 这一问题的具体原因在于 `...
matlab hermitian,Hermitian 不定矩阵的分块 LDL 分解
weixin_35783593的博客
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ldlHermitian 不定矩阵的分块 LDL 分解语法L = ldl(A)[L,D] = ldl(A)[L,D,P] = ldl(A)[L,D,p] = ldl(A,'vector')[U,D,P] = ldl(A,'upper')[U,D,p] = ldl(A,'upper','vector')[L,D,P,S] = ldl(A)[L,D,P,S] = LDL(A,THRESH)[U,D,p...
Matlab日记#
weixin_44785590的博客
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这里写自定义目录标题一、入门概述matlab通用命令二、基础知识数据类型基本矩阵操作功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 一、入门概述 matlab通用命令 1.常用命令：clc、clear、disp（显示变量或文字内容
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本文旨在记录个人数模美赛备赛经历。转载请注明出处。
MATLAB（1）
MM999666的博客
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利用Matlab App Designer简单设计程序（更新中）一、前言二、App Desiger组件的使用1.所用组件及其属性1.1 编辑字段（数值），即Edit Field1.2 滑块，即Slider1.3 按钮，即Button1.4 文本区域，即Text Area1.5 坐标区1.6 下拉框，即DropDown2.组件的回调函数（待更新） 一、前言 4月末，抽空总结一下近日来利用Matlab App Designer快速设计应用程序（.exe）的一些经验，也方便以后自己回顾。动机非常简单，就是需要把
错误使用 .* 整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。
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06-12
<think>我们正在解决MATLAB中整数类型矩阵与单精度浮点数进行点乘运算时出现的错误：错误信息：错误使用.*整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。根据引用[1][2][4]的内容，MATLAB对整数类型的运算有以下严格规定：1.整数类型只能与同类的整数或双精度(double)标量进行运算。2.整数类型不能与单精度(single)浮点数进行运算。解决方案：将参与运算的整数类型矩阵转换为双精度浮点类型，或者将单精度浮点数转换为双精度浮点数（如果可行），或者将整数类型转换为双精度。在图像处理中，我们经常遇到图像数据是uint8,uint16等整数类型，而单精度浮点数可能来自于一些计算。此时使用点乘（.*）就会报错。具体步骤：1.检查两个操作数的数据类型：使用class()函数查看。2.将整数类型的矩阵转换为双精度浮点数，或者将单精度浮点数矩阵转换为双精度（注意：如果单精度矩阵很大，转换为双精度会占用两倍内存）。例如，假设有一个uint8类型的矩阵A和一个单精度浮点数矩阵B：A=uint8([1,2;3,4]);B=single([0.5,0.6;0.7,0.8]);C=A.*B;%会报错解决办法：方法一：将A转换为doubleC=double(A).*B;%这样B是single，double和single运算，结果会变成single？但注意：MATLAB中，double和single运算，结果会变成single。但是，根据错误信息，整数不能和single运算，而double可以。实际上，这里double和single运算，是允许的，结果也是single。然而，我们引用的规则[1][2]指出：整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。也就是说，整数矩阵不能与单精度矩阵（即使是标量也不可以，因为这里是矩阵）运算。但是，双精度矩阵可以与单精度矩阵运算（结果变成单精度）。但注意：在引用[2]中有一个例子：bc=b*c%b是single,c是double，结果bc是single所以，我们可以将整数矩阵先转换成double，然后再与single矩阵运算。方法二：将B转换为doubleC=A.*double(B);%这样A是整数，double(B)是双精度，整数可以与双精度运算，结果会是整数吗？注意：根据引用[1]中的例子，整数与双精度运算结果仍是整数。但是这里A是uint8，乘以一个双精度的矩阵（注意不是标量，而是矩阵）会怎样？实际上，整数类型与双精度矩阵运算，在MATLAB中，规则是：整数数组只能与双精度标量进行运算，而不能与双精度数组进行运算。所以，这个方法可能也不行。因此，我们需要仔细阅读引用[1]中的说明：整数类型只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。注意：双精度标量！这意味着，如果B是一个双精度标量，那么A（整数矩阵）可以与之运算。但如果B是一个双精度矩阵（非标量），则不允许。那么正确的做法是什么？根据错误信息，我们有两种情况需要区分：情况1：操作数B是一个单精度矩阵（非标量）——那么只能将整数矩阵A转换为双精度，同时如果不想改变B的类型，可以将A转换为双精度（注意：双精度矩阵与单精度矩阵运算是允许的，结果为单精度）。情况2：操作数B是一个双精度矩阵（非标量）——同样会报错，因为整数矩阵只能与双精度标量运算，不能与双精度矩阵运算（即使是双精度矩阵也不允许）。所以，更通用的解决方案是：将整数矩阵转换为双精度矩阵，这样无论是与单精度矩阵还是双精度矩阵运算，都能进行（因为双精度矩阵可以与单精度或双精度矩阵运算）。但是，请注意：将整数矩阵转换为双精度矩阵后，与单精度矩阵进行运算，结果会是单精度矩阵。如果我们需要双精度结果，则还要将单精度矩阵转换为双精度。因此，步骤：1.将整数矩阵转换为双精度矩阵。2.如果另一个矩阵是单精度，并且需要双精度结果，则也将其转换为双精度；否则可以保留单精度（以节省内存）。在图像处理中，我们通常使用以下转换函数：double():将数组转换为双精度浮点im2double():将图像数组转换为双精度浮点，并且将数据归一化到[0,1]区间（如果是uint8类型，则除以255；uint16除以65535）single():将数组转换为单精度浮点im2single():将图像数组转换为单精度浮点，同时归一化。具体选择：如果希望保持原始数值，不进行归一化，则使用double()函数。如果希望归一化到[0,1]，则使用im2double()。例如，在图像处理中，我们读取的图像可能是uint8类型，然后我们可能需要与一个单精度的滤波器核进行卷积（点乘）。那么步骤：I=imread('image.jpg');%读入uint8I_double=im2double(I);%转换为double，值在[0,1]之间filter=single(fspecial('gaussian',5,1));%单精度的滤波器%现在需要点乘？但是卷积操作通常使用conv2%如果是点乘，比如对图像进行缩放，那么：scale_factor=single(0.5);%单精度的标量%那么I_double*scale_factor可以吗？I_double是双精度矩阵，scale_factor是单精度标量，结果会变成单精度矩阵。%但是如果我们想用点乘缩放图像：I_scaled=I_double.*scale_factor;%允许，因为双精度矩阵可以与单精度标量运算（实际上，标量可以扩展为相同大小的矩阵，然后按元素运算）但是注意：我们引用中的规定是“整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用”，并没有说双精度矩阵不能和单精度矩阵运算。事实上，双精度矩阵和单精度矩阵运算是允许的，结果以单精度存储（较低精度）。所以，如果操作数中包含整数类型矩阵，要解决点乘问题，最安全的方式是：A=double(integer_matrix);%将整数矩阵转换为双精度B=double(single_matrix);%如果需要双精度结果，或者不想损失精度，则也转换为双精度；如果内存有限，可以保留单精度，但此时A已经是双精度，双精度与单精度运算结果为单精度。如果B是单精度矩阵，我们想要进行点乘，并且希望结果以单精度存储以节省内存，可以：A=double(integer_matrix);%转换为双精度result=A.*single_matrix;%结果为单精度矩阵如果B是双精度矩阵（非标量），则同样需要将整数矩阵转换为双精度，然后进行点乘：A=double(integer_matrix);result=A.*B;%双精度与双精度，结果为双精度总结：避免整数类型与单精度或双精度数组（非标量）直接进行点乘，应先将整数数组转换为双精度数组，然后再进行运算。代码示例：假设A是uint8类型的矩阵，B是单精度矩阵（非标量）：A=randi([0255],100,100,'uint8');B=single(rand(100,100));%单精度随机矩阵%错误操作：C=A.*B;%正确操作：C=double(A).*B;%得到单精度结果C如果B是双精度矩阵（非标量）：%错误操作：C=A.*B;%正确操作：C=double(A).*B;%得到双精度结果C如果B是双精度标量：C=A.*B;%这是允许的，结果与A类型相同（uint8），但注意乘以浮点数后需要取整（MATLAB会舍入到最近的整数）。为了避免取整错误，建议将A转换为双精度：C=double(A).*B;%得到双精度结果根据引用[1]的示例：整数类型与双精度标量运算，结果仍是整数类型。所以：A=uint8(100);B=1.5;%双精度标量C=A*B;%C应该是uint8，值为150（因为100*1.5=150，在uint8范围内）而：A=uint8(100);B=2.5;C=A*B;%250，不会报错，但注意如果结果超出整数范围，会饱和（uint8最大255）但是，如果双精度标量的计算结果不是整数，MATLAB会四舍五入？实际上，整数类型乘以双精度标量的运算规则是：先进行双精度算术运算，然后取整，再转换为原始整数类型。如果超出范围，则截断到该整数类型的范围。为了避免隐式类型转换带来的舍入和截断，建议先将整数转换为双精度，再进行乘法，这样可以保留精确的浮点值。因此，在图像处理等要求精度较高的场合，推荐始终先转换为双精度。代码建议：在进行点乘运算前，检查数据类型，确保至少一个操作数是双精度浮点类型（或者都是双精度浮点类型），并且注意不要出现整数类型与单精度类型混合的情况。使用class函数查看数据类型：class(A)class(B)根据上面的分析，我们给出具体步骤：1.使用class函数判断两个矩阵的类型。2.如果发现一个是整数类型（如uint8,int16等）而另一个是单精度，或者一个是整数类型而另一个是双精度（非标量）矩阵，则都需要将整数类型矩阵转换为双精度。3.如果另一个操作数是单精度且希望保留单精度，则直接与转换后的双精度矩阵运算（结果降为单精度）；否则，将另一个操作数也转换为双精度（如果需要双精度结果）。另外，在图像处理中，我们通常使用im2double函数，因为它会自动归一化，且将图像转换为双精度。这样在后续处理中不容易溢出，并且数据在[0,1]之间，对很多算法比较友好。示例代码：I=imread('rice.png');%这是一个uint8图像%显示数据类型disp(['I的数据类型：',class(I)])%创建一个单精度的滤波器核（如高斯核）h=fspecial('gaussian',5,1);h_single=single(h);%转换为单精度%尝试直接点乘（会出错）%I2=I.*h_single;%错误%正确的做法I_double=im2double(I);%转换为双精度，且归一化到[0,1]，也可以使用double(I)/255I2=I_double.*h_single;%此时双精度矩阵与单精度矩阵点乘，结果变成单精度矩阵%或者，如果不归一化：I_double2=double(I);%得到0到255之间的双精度值I3=I_double2.*h_single;%结果也是单精度矩阵，值在0到255*h_single最大值之间最后，注意引用[4]中提到的转换函数：im2double,im2uint8,im2uint16等，在图像处理中非常常用。综上所述，我们只需记住：在MATLAB中，整数类型矩阵不能直接与单精度矩阵或双精度矩阵（非标量）进行点乘运算，必须先将整数类型矩阵转换为双精度。相关问题：1.在MATLAB中如何检测和转换数据类型以进行数学运算？2.MATLAB图像处理中数据类型转换有什么注意事项？3.如何避免MATLAB整数运算中的截断和舍入错误？</think> ### 解决MATLAB中`.*`运算符的整数操作错误 在MATLAB中进行矩阵点乘运算时，当整数类型数据与非双精度浮点数组合使用`.*`运算符，会出现错误： ``` 错误使用 .* 整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用 ``` #### 💡 错误原因分析（基于引用[1][2][4]） 1. **MATLAB类型规则** - 整数类型（如`int8`, `uint16`等）只能与**相同类型的整数**或**双精度(double)标量**进行运算 - 禁止整数与单精度(single)浮点数运算 - 整数与双精度数组（非标量）也无法直接运算 2. **典型错误场景** ```matlab A = uint8([1,2; 3,4]); % 整数矩阵 B = single([0.5,1.5]); % 单精度数组 C = A .* B; % 触发错误 ``` #### ✅ 解决方案（分三种情况） 1. **当操作数为整数与单精度(single)矩阵时** 将**整数矩阵转换为双精度**： ```matlab A_double = double(A); % 关键转换[^4] C = A_double .* B; % 结果自动转为single ``` 2. **当操作数为整数与双精度(double)矩阵时** 需将**双方转为双精度**： ```matlab A = uint16([10,20; 30,40]); B = double([0.1, 0.2; 0.3, 0.4]); % A .* B; % 直接运算仍报错 C = double(A) .* B; % 显式转换整数矩阵[^1] ``` 3. **当操作数为整数与双精度标量时** 可直接运算（MATLAB自动处理）： ```matlab A = int32([5,10; 15,20]); k = double(0.5); % 双精度标量 C = A .* k; % 结果保持int32类型 ``` #### 🛠 预防措施 1. **类型检测与强制转换** ```matlab % 检查数据类型 disp(['A类型: ', class(A), ' | B类型: ', class(B)]); % 安全转换方法 if isinteger(A) && ~isdouble(B) A = double(A); % 整数转双精度[^4] end ``` 2. **图像处理专用转换函数** ```matlab img_uint8 = imread('image.jpg'); img_double = im2double(img_uint8); % 转[0,1]区间双精度 filter = fspecial('gaussian',5); result = img_double .* filter; % 安全运算 ``` #### 📊 类型兼容性对照表 | 操作数A类型 | 操作数B类型 | 是否允许`A.*B` | 处理方案 | |-------------|------------------|----------------|-----------------------| | 整数矩阵 | 双精度标量 | ✅ 允许 | 直接运算 | | 整数矩阵 | 单精度矩阵 | ❌ 禁止 | 转换A为double | | 整数矩阵 | 双精度矩阵 | ❌ 禁止 | 转换A为double | | 双精度矩阵 | 单精度矩阵 | ✅ 允许 | 结果自动转为single | > ⚠️ **关键原则**：进行点乘前确保： > 1. 至少一个操作数是浮点类型 > 2. 整数类型只与双精度标量组合[^1][^2] > 3. 使用`double()`或`im2double()`显式转换整数[^4]
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