zeros
Erstellen eines ausschließlich aus Nullen bestehenden Arrays
Syntax
Beschreibung
X = zeros
gibt den Skalar 0
zurück.
X = zeros(
gibt ein sz1,...,szN
)sz1
x...xszN
-Array aus Nullen zurück, wobei sz1,...,szN
die Größe der jeweiligen Dimension angibt. Beispielsweise gibt zeros(2,3)
eine 2x3-Matrix zurück.
X = zeros(___,
gibt ein Array aus Nullen des Datentyps typename
)typename
zurück. Beispielsweise gibt zeros('int8')
eine skalare 8-Bit-Ganzzahl 0
zurück. Sie können ein beliebiges der Eingabeargumente aus den vorherigen Syntaxen verwenden.
Beispiele
Matrix aus Nullen
Erstellen Sie eine 4x4-Matrix aus Nullen.
X = zeros(4)
X = 4×4
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
Dreidimensionales Array aus Nullen
Erstellen Sie ein 2x3x4-Array aus Nullen.
X = zeros(2,3,4); size(X)
ans = 1×3
2 3 4
Klonen der Größe eines vorhandenen Arrays
Erstellen Sie ein Array aus Nullen, das dieselbe Größe hat wie ein vorhandenes Array.
A = [1 4; 2 5; 3 6]; sz = size(A); X = zeros(sz)
X = 3×2
0 0
0 0
0 0
Es ist ein gängiges Muster, die beiden vorherigen Codezeilen zu einer einzigen Zeile zu kombinieren:
X = zeros(size(A));
Angeben eines Datentyps aus Nullen
Erstellen Sie einen 1x3-Vektor aus Nullen, dessen Elemente vorzeichenlose 32-Bit-Ganzzahlen sind.
X = zeros(1,3,'uint32')
X = 1x3 uint32 row vector
0 0 0
class(X)
ans = 'uint32'
Klonen der Komplexität eines vorhandenen Arrays
Erstellen Sie eine skalare 0
, die genauso komplex ist wie ein vorhandenes Array und keine reellen Werte umfasst.
Erstellen Sie zunächst einen komplexen Vektor.
p = [1+2i 3i];
Erstellen Sie eine skalare 0
, die genauso komplex ist wie p
.
X = zeros('like',p)
X = 0.0000 + 0.0000i
Klonen der dünnen Besetzung eines vorhandenen Arrays
Erstellen Sie eine dünn besetzte 10x10-Matrix.
p = sparse(10,10,pi);
Erstellen Sie eine 2x3-Matrix aus Nullen, die genauso dünn besetzt ist wie p
.
X = zeros(2,3,'like',p)
X = All zero sparse: 2x3
Klonen der Größe und des Datentyps eines vorhandenen Arrays
Erstellen Sie ein 2x3-Array vorzeichenloser 8-Bit-Ganzzahlen.
p = uint8([1 3 5; 2 4 6]);
Erstellen Sie ein Array aus Nullen, das dieselbe Größe und denselben Datentyp hat wie p
.
X = zeros(size(p),'like',p)
X = 2x3 uint8 matrix
0 0 0
0 0 0
class(X)
ans = 'uint8'
Klonen eines verteilten Arrays
Wenn Sie mit der Parallel Computing Toolbox™ arbeiten, können Sie ein verteiltes 1000x1000-Array aus Nullen mit dem zugrunde liegenden Datentyp int8
erstellen. Für den Datentyp distributed
klont die Syntax 'like'
den zugrunde liegenden Datentyp zusätzlich zum primären Datentyp.
p = zeros(1000,'int8','distributed');
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... connected to 6 workers.
Erstellen Sie ein Array aus Nullen, das dieselbe Größe, denselben primären Datentyp und denselben zugrunde liegenden Datentyp hat wie p
.
X = zeros(size(p),'like',p);
class(X)
ans = 'distributed'
underlyingType(X)
ans = 'int8'
Eingabeargumente
n
— Größe der quadratischen Matrix
ganzzahliger Wert
Größe der quadratischen Matrix, angegeben als ganzzahliger Wert.
Wenn
n
0
ist, dann istX
eine leere Matrix.Wenn
n
negativ ist, wird der Wert wie0
behandelt.
Datentypen: double
| single
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
sz1,...,szN
— Größe der jeweiligen Dimension (als separate Argumente)
ganzzahlige Werte
Größe der jeweiligen Dimension, angegeben als separate Argumente ganzzahliger Werte.
Wenn die Größe einer beliebigen Dimension
0
ist, dann istX
ein leeres Array.Wenn die Größe einer beliebigen Dimension negativ ist, wird der Wert wie
0
behandelt.Jenseits der zweiten Dimension ignoriert
zeros
nachgeordnete Dimensionen mit einer Größe von1
. Beispielsweise generiertzeros(3,1,1,1)
einen 3x1-Vektor aus Nullen.
Datentypen: double
| single
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
sz
— Größe der jeweiligen Dimension (als Zeilenvektor)
ganzzahlige Werte
Größe der jeweiligen Dimension, angegeben als Zeilenvektor ganzzahliger Werte. Jedes Element dieses Vektors gibt die Größe der entsprechenden Dimension an:
Wenn die Größe einer beliebigen Dimension
0
ist, dann istX
ein leeres Array.Wenn die Größe einer beliebigen Dimension negativ ist, wird der Wert wie
0
behandelt.Jenseits der zweiten Dimension ignoriert
zeros
nachgeordnete Dimensionen mit einer Größe von1
. Beispielsweise generiertzeros([3 1 1 1])
einen 3x1-Vektor aus Nullen.
Beispiel: sz = [2 3 4]
erstellt ein 2x3x4-Array.
Datentypen: double
| single
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
typename
— Zu erstellender Datentyp (Klasse)
'double'
(Standardeinstellung) | 'single'
| 'logical'
| 'int8'
| 'uint8'
| ...
Zu erstellender Datentyp (Klasse), angegeben als 'double'
, 'single'
, 'logical'
, 'int8'
, 'uint8'
, 'int16'
, 'uint16'
, 'int32'
, 'uint32'
, 'int64'
, 'uint64'
oder als Name einer anderen Klasse, die Unterstützung für Nullen (zeros
) bereitstellt.
p
— Prototyp eines zu erstellenden Arrays
Array
Prototyp eines zu erstellenden Arrays, angegeben als Array.
Datentypen: double
| single
| logical
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
Unterstützung komplexer Zahlen: Ja
Erweiterte Fähigkeiten
C/C++ Codegenerierung
Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.
Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:
Dimensionen müssen nichtnegative reelle Ganzzahlen sein.
GPU-Codegenerierung
Generieren von CUDA® Code für NVIDIA® Grafikprozessoren mit dem GPU Coder™.
Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:
Dimensionen müssen nichtnegative reelle Ganzzahlen sein.
HDL-Codegenerierung
Generieren von VHDL, Verilog und SystemVerilog Code für FPGA- und ASIC-Designs mit HDL Coder™.
Dimensionen müssen nichtnegative reelle Ganzzahlen sein.
Thread-Based Environment
Führen Sie mithilfe von MATLAB® backgroundPool
den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool
schneller.
Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für thread-basierte Umgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.
GPU-Arrays
Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.
Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:
Sie können
typename
als'gpuArray'
angeben. Wenn Sietypename
als'gpuArray'
angeben, ist der standardmäßig zugrunde liegende Typ des Arraysdouble
.Zum Erstellen eines Grafikkarten-Arrays mit dem zugrunde liegenden Typ
datatype
geben Sie den zugrunde liegenden Typ als zusätzliches Argument vortypename
an. Beispielsweise erstelltX = zeros(3,datatype,'gpuArray')
ein 3x3-Grafikkarten-Array aus Nullen mit dem zugrunde liegenden Typdatatype
.Sie können den zugrunde liegenden Typ
datatype
als eine der folgenden Optionen angeben:'double'
'single'
'logical'
'int8'
'uint8'
'int16'
'uint16'
'int32'
'uint32'
'int64'
'uint64'
Sie können auch die numerische Variable
p
alsgpuArray
angeben.Wenn Sie
p
alsgpuArray
angeben, ist der zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays identisch mitp
.
Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).
Verteilte Arrays
Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.
Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:
Sie können
typename
als'codistributed'
oder'distributed'
angeben. Wenn Sietypename
als'codistributed'
oder'distributed'
angeben, ist der standardmäßig zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arraysdouble
.Zum Erstellen eines verteilten oder mitverteilten Arrays mit dem zugrunde liegenden Typ
datatype
geben Sie den zugrunde liegenden Typ als zusätzliches Argument vortypename
an. Beispielsweise erstelltX = zeros(3,datatype,'distributed')
eine verteilte 3x3-Matrix aus Nullen mit dem zugrunde liegenden Typdatatype
.Sie können den zugrunde liegenden Typ
datatype
als eine der folgenden Optionen angeben:'double'
'single'
'logical'
'int8'
'uint8'
'int16'
'uint16'
'int32'
'uint32'
'int64'
'uint64'
Sie können auch
p
als mitverteiltes (codistributed
) oder verteiltes (distributed
) Array angeben.Wenn Sie
p
als mitverteiltes (codistributed
) oder verteiltes (distributed
) Array angeben, ist der zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays identisch mitp
.Weitere mitverteilte (
codistributed
) Syntaxen finden Sie unterzeros (codistributed)
(Parallel Computing Toolbox).
Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).
Versionsverlauf
Eingeführt vor R2006a
Siehe auch
MATLAB-Befehl
Sie haben auf einen Link geklickt, der diesem MATLAB-Befehl entspricht:
Führen Sie den Befehl durch Eingabe in das MATLAB-Befehlsfenster aus. Webbrowser unterstützen keine MATLAB-Befehle.
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