matlab里的zeros函数_matlab产生零矩阵「建议收藏」

zeros函数语法

X = zeros （返回标量 0）

X = zeros(n) （返回一个 n×n 的全零矩阵）

X = zeros(sz1,…,szN) （返回由零组成的 sz1×…×szN 数组，其中 sz1,…,szN 指示每个维度的大小。例如，zeros(2,3) 将返回一个 2×3 矩阵）

X = zeros(sz) （返回一个由零组成的数组，其中大小向量 sz 定义 size(X)。例如，zeros([2 3]) 将返回一个 2×3 矩阵）

X = zeros(___,typename) （返回一个由零组成并且数据类型为 typename 的数组。例如，zeros(‘int8’) 将返回一个 8 位整数标量 0。您可以使用上述语法中的任何输入参数）

X = zeros(___,‘like’,p) （返回一个与 p 类似的由零值组成的数组，它具有与 p 相同的数据类型（类）、稀疏度和复/实性。您可以指定 typename 或 ‘like’，但不能同时指定二者）

zeros函数举例说明

1、零矩阵

创建一个由零值组成的 4×4 矩阵。

X = zeros(4)

2、由零组成的三维数组

创建一个由零组成的 2×3×4 数组。

X = zeros(2,3,4);
size(X)

3、根据现有数组克隆大小

创建一个由零组成的，大小与现有数组相同的数组。

A = [1 4; 2 5; 3 6];
sz = size(A);
X = zeros(sz)

它是一种将前两行代码合并成一行的常见模式：

X = zeros(size(A));

4、指定零数据类型

创建一个由零组成的 1×3 向量，其元素为 32 位无符号整数。

X = zeros(1,3,'uint32')

class(X)

5、根据现有数组克隆复/实性

创建一个非实数值而是与现有数组类似的复数标量 0。
首先，创建一个复数向量。

p = [1+2i 3i];

创建一个是类如 p 的复数的标量 0。

X = zeros('like',p)

6、根据现有数组克隆稀疏性

创建一个 10×10 稀疏矩阵。

p = sparse(10,10,pi);

创建一个由零组成的类如 p 的 2×3 稀疏矩阵。

X = zeros(2,3,'like',p)

7、根据现有数组克隆大小和数据类型

创建一个由 8 位无符号整数组成的 2×3 数组。

p = uint8([1 3 5; 2 4 6]);

创建一个与 p 具有相同大小和数据类型的由零组成的数组。

X = zeros(size(p),'like',p)

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