16.1查找元素和检查条件

函数anyall对于确定矩阵的任何元素或所有元素是否满足某些条件是有用的。这个find函数在确定矩阵的哪些元素满足特定条件时也很有用。

 
: tf = any (x)
: tf = any (x, dim)

对于向量参数,如果向量的任何元素为非零,则返回true(逻辑1)。

对于矩阵自变量,返回一个逻辑1和0的行向量,每个元素指示矩阵相应列的任何元素是否为非零。例如

any (eye (2, 4))
 ⇒ [ 1, 1, 0, 0 ]

如果可选参数dim已提供,按尺寸工作dim例如

any (eye (2, 4), 2)
 ⇒ [ 1; 1 ]

详见: all.

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: tf = all (x)
: tf = all (x, dim)

对于向量参数,如果向量的所有元素都非零,则返回true(逻辑1)。

对于矩阵自变量,返回逻辑1和0的行向量,每个元素指示矩阵相应列的所有元素是否为非零。例如

all ([2, 3; 1, 0])
    ⇒ [ 1, 0 ]

如果可选参数dim已提供,按尺寸工作dim.

详见: any.

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从于比较运算符(详见比较运算符)返回一和零的矩阵,很容易测试矩阵的许多方面,而不仅仅是元素是否为非零。例如

all (all (rand (5) < 0.9))
     ⇒ 0

测试一个随机的5乘5矩阵,看看它的所有元素是否都小于0.9。

请注意,在条件上下文中(如的test子句ifwhile语句)Octave将测试视为您已输入all (all (condition)).

 
: z = xor (x, y)
: z = xor (x1, x2, …)

返回独占或属于xy.

对于布尔表达式xy,xor(x, y)是真的当且仅当xy是真的。否则,如果xy都是真的或都是假的,xor返回false。

xor操作的真值表为

x y z
- - -
0 0 0
1 0 1
0 1 1
1 1 0

如果给定两个以上的参数,则从左到右累积应用xor运算:

(...((x1 XOR x2) XOR x3) XOR ...)

详见: and, or, not.

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: y = diff (x)
: y = diff (x, k)
: y = diff (x, k, dim)

如果x是长度的向量n, diff(x) 是第一差的向量x2.x1.xnx(n-1)。

如果x是矩阵,diff(x) 是沿第一个非奇异维度的列差异矩阵。

第二个参数是可选的。如果被提供,diff(x, k) 这里的k是一个非负整数,返回k-th差异。有可能k大于矩阵的第一个非奇异维数。在这种情况下,diff继续沿着nextnon singleton维度来处理差异。

可以用可选变量来解释返回差异的维度dim。在这种情况下k-沿该维度计算阶差。在以下情况下k超过大小x, dim) 则返回一个空矩阵。

详见: sort, merge.

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: tf = isinf (x)

返回一个逻辑数组,该数组为true,其中的元素为x在它们不存在的地方是无限的和虚假的。

例如

isinf ([13, Inf, NA, NaN])
      ⇒ [ 0, 1, 0, 0 ]

详见: isfinite, isnan, isna.

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: tf = isnan (x)

返回一个逻辑数组,该数组为true,其中的元素为xareNaN值,不包含值的地方为false。

NA值也被认为是NaN值。例如

isnan ([13, Inf, NA, NaN])
      ⇒ [ 0, 0, 1, 1 ]

详见: isna, isinf, isfinite.

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: tf = isfinite (x)

返回一个逻辑数组,该数组为true,其中的元素为x是有限的值,不存在的地方为false。

例如

isfinite ([13, Inf, NA, NaN])
     ⇒ [ 1, 0, 0, 0 ]

详见: isinf, isnan, isna.

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: [err, yi, …] = common_size (xi, …)

确定所有输入参数是标量还是通用大小。

如果为真,err为零,并且yi是通用大小的矩阵,所有条目都等于xi如果这是标量或xi否则如果输入不能达到共同的大小,erris1,以及yixi例如

[err, a, b] = common_size ([1 2; 3 4], 5)
     ⇒ err = 0
     ⇒ a = [ 1, 2; 3, 4 ]
     ⇒ b = [ 5, 5; 5, 5 ]

这对于实现参数可以是标量或通用大小的函数非常有用。

详见: size, size_equal, numel, ndims.

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: idx = find (x)
: idx = find (x, n)
: idx = find (x, n, direction)
: [i, j] = find (…)
: [i, j, v] = find (…)

返回矩阵的非零元素的索引向量,作为行,如果x是行向量,否则为列。

为了获得每个矩阵元素的单个索引,Octave假设矩阵的列形成一个长向量(就像存储Fortran数组一样)。例如

find (eye (2))
  ⇒ [ 1; 4 ]

如果给出两个输入,n指示从矩阵或向量的开头开始查找的最大元素数。

如果给出三个输入,direction应该是其中之一"first""last",仅指定第一个或最后一个n指数。但是,索引总是按顺序返回。

如果指定两个输出,find返回矩阵中非零元素的行和列索引。例如:

[i, j] = find (2 * eye (2))
    ⇒ i = [ 1; 2 ]
    ⇒ j = [ 1; 2 ]

如果指定三个输出,find还返回一个包含非零值的向量。例如

[i, j, v] = find (3 * eye (2))
       ⇒ i = [ 1; 2 ]
       ⇒ j = [ 1; 2 ]
       ⇒ v = [ 3; 3 ]

如果x是大小为m x n x p x…的多维数组…,j包含列位置,就好像x被展平为大小为mx(n+p+…)的二维矩阵。

注意,这个函数对稀疏矩阵特别有用,因为它提取非零元素作为向量,然后可以用来创建原始矩阵。例如:

sz = size (a);
[i, j, v] = find (a);
b = sparse (i, j, v, sz(1), sz(2));

详见: nonzeros.

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: idx = lookup (table, y)
: idx = lookup (table, y, opt)

中的查找值排序的桌子

此函数通常用作插值的前奏。

如果表在增加,长度为N,并且idx = lookup (table, y)然后table(idx(i)) <= y(i) < table(idx(i+1))为所有的y(i)在表格内。如果y(i) < table(1)然后idx(i)为0。如果y(i) >= table(end)isnan (y(i))然后idx(i)是N。

如果表格在减少,则测试将颠倒。对于非严格单调表,总是跳过空间隔。结果是undefinediftable不是单调的,或者如果table包含NaN。

查找的复杂性为O(M*log(N)),其中M是的大小y。在特殊情况下y也进行了排序,复杂度为O(min(M*log(N),M+N))。

tabley也可以是字符串的元胞数组(或y可以是单个字符串)。在这种情况下,使用字典比较来执行字符串查找。

如果opts如果指定了,则它必须是一个带有字母的字符串,表示其他参数。

m

火柴table(idx(i)) == y(i)如果y(i)出现在表中;否则idx(i)为零。

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b

布尔值。idx(i)是逻辑1或0,指示是否y(i)是否包含在表中。

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l

左边对于数值查找,最左边的子区间应扩展到无穷大(即,所有索引至少为1)。

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r

正确的对于数值查找,最右边的子区间应扩展为一致性(即,所有索引最多为N-1)。

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注意如果table未对结果进行排序lookup将是不可预测的。

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如果您希望检查变量是否存在,而不是其元素可能具有的属性,详见Status of Variables.


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