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matlab是靠它灵活数组操作发的家,但是数组操作也是初学者最难理解的matlab特色之一,因为在其他语言中(如C、pascal)不存在对等的语法和语义。在5.x版中新增添的多维数组(N-D数组),进一步扩展了matlab的功能,迎合了许多多维的科学计算。但matlab中的很多函数只支持对向量和矩阵的操作,因此迫切要求我们掌握多维到一二维之间升降维数的命令。
一、matlab环境中对数据的物理存放形式
在matlab中数据的逻辑形式可以表现出多维,但物理上在内存中的形式却是很简单按列存放的。这就说明为什么有一些函数只对列向量操作,而一些计算密集的函数,对矩阵的方向很敏感(如图像处理工具箱)。这些函数对于非列向量的输入要重新排序成列向量的形式。
对于一个矩阵,在内存中的单元存放顺序是:第一列的单元,第二列单元,。。。最后一列。
u =
0.9501 0.4860 0.4565
0.2311 0.8913 0.0185
0.6068 0.7621 0.8214
u(:)
ans =
0.9501
0.2311
0.6068
0.4860
0.8913
0.7621
0.4565
0.0185
0.8214
对于多维的数组,则是把第二维以后的维数作为数据平面(plane)来看,存放的顺序是:第一个plane中的矩阵,第二个plane中的矩阵。。。
u=[1,2;3,4];
u(:,:,2)=[5,6;7,8];
u(:,:,1) =
1 2
3 4
u(:,:,2) =
5 6
7 8
?u(:)
ans =
1
3
2
4
5
7
6
8
可以从单元的逻辑下标算出它所在的物理位置,相反的计算也是一定的。如维数[d1,d2,d3]的三维数组中的一个单元(a,b,c)的物理位置是(a-1)*d2*d3+(b-1)*d3+c。
二、数组的下标
在matlab中的数组下标是很灵活的,可以进行维间的合并和扩展,维内的抽取和扩展。
1、维内的抽取
抽取的下标的数值要在被抽取数组维的大小以内,不能小于1或大于维的实际长度d。表示抽取下标的序列可以是任何数组形式,但matlab会自动将其转换为一列向量,如前面所描述的一样。该抽取下标序列可以有重复的数值,这样被抽取出来的序列值就会重复出现。这是一个很有用的操作,比如说已有一个表面上顶点的坐标的数组,现在要构造一个三角面的序列来表示该表面,这里就要从顶点数组中抽取数值,而且要重复,因为通常三个三角面要公用一个顶点。
u([2,1,1],:,:)
ans(:,:,1) =
3 4
1 2
1 2
ans(:,:,2) =
7 8
5 6
5 6
u(:,[2,1;2 2],:)
ans(:,:,1) =
2 2 1 2
4 4 3 4
ans(:,:,2) =
6 6 5 6
8 8 7 8
2、维内的扩展
在c或pascal之类的通用的算法语言中,要使数组动态增加或减少某些维的长度是很困难的事情,这里涉及的操作包括重新申请一个内存块,拷贝原有的数据(要重新计算地址),释放原有的块。而在matlab中它屏蔽了这些烦人的工作,对用户是透明的。
在第一维(行)扩展,扩展只能在维末进行。
u(3,:,:)=[10,11;12,13]
u(:,:,1) =
1 2
3 4
10 12
u(:,:,2) =
5 6
7 8
11 13
在第一维删除一行,可以删除该维的中间部分
u(3,:,:)=[]
u(:,:,1) =
1 2
3 4
u(:,:,2) =
5 6
7 8
3、维间的抽取
matlab试图对你输入的多维数组的下标进行匹配。
如果你给的下标数目小于实际该数组的维数,而且最后一个下标非“:”号,则matlab则会将后面的维都以下标为1以来处理。
u(:,1)
ans =
1
3
如果最后一个下标为“:”,则将该维以及后面的维展成一维的向量,看看下面的例子。
u(:,:)
ans =
1 2 5 6
3 4 7 8
u(1,:)
ans =
1 2 5 6
三、多维数组维间处理的几个函数
1、最重要的函数应当是reshape,它的功能是将数据从一种空间形式转换为另一种,但又一个前提即这两个空间要能够匹配,它们所表示的点一样多。设一个空间Di,另一个空间Xi,如果D1*D2*D3……Dn=X1*X2*X3……*Xm则它们之间是匹配的,可以转化
将u变为1*2*4的空间
t=reshape(u,1,2,4)
t(:,:,1) =
1 3
t(:,:,2) =
2 4
t(:,:,3) =
5 7
t(:,:,4) =
6 8
我们要注意的是,重构后数据的物理存储顺序没有变化,变得只是访问的下标。
t(:)
ans =
1
3
2
4
5
7
6
8
以上是实际的存储次序,和前面的一样。
2、size函数告诉我们输入的数组单元的维数和维的长度。
size(t)
ans =
1 2 4
3、ndims函数实际上可以写成length(size(x))
4、cat函数连接两个多维数组,但要注意cat只能让你在一个维上连接,a、b两个多维数组在除了要连接的维上可以长度不同外,其他各维的尺寸必须一致。
x=[0,0; 0 0];
cat(3,x,u)
ans(:,:,1) =
0 0
0 0
ans(:,:,2) =
1 2
3 4
ans(:,:,3) =
5 6
7 8
cat(2,x,u) %2*2和2*1的无法连起来
?? Error using ==> cat
CAT arguments dimensions are not consistent.
5、permute函数改变维的次序。
h=permute(u,[3,2,1]) %将原来的第三维变为第一维,而原来的第一维改成第三维
h(:,:,1) =
1 2
5 6
h(:,:,2) =
3 4
7 8
h(:)
ans =
1
5
2
6
3
7
4
8
我们注意到数据的物理存储次序发生了变化。
6、ipermute函数是permute的逆运算,其实只不过是的书写和阅读比较容易而已,把permute中的order参数改一改也能实现改功能,如果用type impermute你就可以看到permute函数的调用。
7、shiftdim和permute差不多,但它是能循环移动维数。请注意它还有去奇异维(即该维的长度为1)的功能,这和squeeze函数一样,不同的是只去开头的奇异维。
8、squeeze函数将多维数组中的奇异维去掉,请注意这样的操作不减少该数组空间上的单元的数目。squeeze操作在求导,差分等运算之前做预处理是很有必要的。