matlab中的矩阵是行优先还是列优先?

本文通过MATLAB代码演示了其列优先的运算特点,包括如何使用MATLAB创建矩阵并进行列元素求和的操作。

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       最近用matlab, 发现matlab偏爱列,查了一下资料,发现matlab和Fortran一样,都是列优先的. 与之相反的是C++, 是行优先的. 下面写个小程序来看看matlab是如何偏爱列的:

clear
clc

a = ones(3, 5)
sum(a) % 每一列的元素相加

       结果为:

a =

     1     1     1     1     1
     1     1     1     1     1
     1     1     1     1     1


ans =

     3     3     3     3     3

 

<think>嗯,用户问二维矩阵中第0维是还是列。首先,我需要回忆一下不同编程语言中多维数组的定义。比如在数学里,矩阵通常是行优先,比如第一个索引是,第二个是列。但是在编程中,不同语言可能有不同的习惯。 比如Python,使用NumPy库的时候,创建一个二维数组arr = np.array([[1,2],[3,4]]),那么arr.shape返回的是(2,2),这时候第0维应该是,第1维是列。所以arr[0]得到的是第一元素,对吧?不过用户可能没有用NumPy,而是普通的二维数组,比如Python的列表,那情况可能类似,比如列表的索引第一个是,第二个是列,所以第0维是。 然后Java里的二维数组,比如int[][] matrix = new int[3][4];,这里的第一个维度是,第二个是列。所以matrix[0]获取的是第一的数组。所以第0维是。 不过用户提到的引用[2]里说Java中矩阵需要列一致的二维数组,旋转时要列一致,这可能指的是方阵。所以在Java中,第0维是,第1维是列。 再看看引用[3],提到多维数组在内存中是线性的存储,逻辑上转为多维。比如行优先还是列优先,但索引的定义还是由语言决定的。比如C语言是行优先,Fortran是列优先。不过对于索引的顺序,比如arr[i][j],i通常是,j是列,所以第0维是。 不过有时候可能会有混淆,特别是在不同的上下文中。比如数学中的矩阵和计算机中的数组有时会有不同的习惯。但根据常见的编程实践,第0维通常是,第1维是列。 总结一下,应该回答用户,在计算机科学中,二维矩阵的第0维通常表示,第1维表示列,但需要结合具体语言和上下文确认。比如在Python、Java中都是第0维为,而像MATLAB可能相反?不过MATLAB列优先,但索引也是第一个是,第二个是列吗?可能需要再查证。比如MATLAB矩阵A(1,2)是第一第二列,所以第0维(如果从0开始的话)应该是,但MATLAB的索引从1开始。不过用户的问题是关于编程中的二维数组,一般索引从0开始,所以第0维是。 不过用户可能在不同的语言或库中遇到不同的情况,所以需要强调根据具体环境来确认,但通常第0维是。</think>在计算机科学中,二维矩阵的维度定义与具体编程语言或数学规范相关,需结合上下文明确: ### 1. **编程语言中的定义** - **Python/Java/C++等主流语言**:第0维(索引0)通常表示****,第1维(索引1)表示**列**。 例如: ```python matrix = [[1,2], [3,4]] # matrix[0]为第一[1,2],matrix[0][1]为第一第二列元素2 ``` 引用[2]中Java的`Matrix`类也遵循此规则,通过二维数组的列值操作矩阵[^2]。 - **数学与线性代数**:传统上矩阵的维度描述为$m \times n$,其中$m$是数,$n$是列数,与编程中的逻辑一致。 ### 2. **多维数组的存储逻辑** 计算机内存中,多维数组按线性存储。例如,行优先(Row-major)语言(如C/Python)会按连续存储元素,而列优先(Column-major)语言(如Fortran)则按列存储。但无论存储顺序,**索引的语义(/列)由语言规范定义**,与存储无关[^3]。 ### 3. **特殊场景的注意事项** - **图形学与坐标变换**:某些场景可能将第0维定义为列(如OpenGL的矩阵操作),需参考具体领域规范[^4]。 - **张量运算库(如NumPy)**:需通过`shape`属性确认维度含义,例如`shape=(2,3)`表示23列。 ### 总结 **默认情况下,二维矩阵的第0维表示,第1维表示列**。但实际应用中需结合编程语言、库文档或领域规范确认。 ---
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