matlab bsxfun memory,[转]matlab函数 bsxfun&arrayfun
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bsxfun:
C = bsxfun(fun,A,B)
bsxfun可以对矩阵A和矩阵B进行对应元素的fun函数操作。其中，fun是任何标量输入输出的二元操作的函数，例如基本的加减乘除，三角函数，大小比较，以及其他任何符合条件的自定义函数。
C =
bsxfun(fun,A,B) applies the element-by-element
binary operation specified by the function
handle funto
arrays A and B,
with singleton expansion
enabled. fun can be one of the
following built-in functions:
@plus
Plus
@minus
Minus
@times
Array multiply
@rdivide
Right array divide
@ldivide
Left array divide
@power
Array power
@max
Binary maximum
@min
Binary minimum
@rem
Remainder after
division
@mod
Modulus after
division
@atan2
Four-quadrant inverse tangent; result
in radians
@atan2d
Four-quadrant inverse tangent; result
in degrees
@hypot
Square root of sum of
squares
@eq
Equal
@ne
Not equal
@lt
Less than
@le
Less than or equal to
@gt
Greater than
@ge
Greater than or equal
to
@and
Element-wise logical
AND
@or
Element-wise logical
OR
@xor
Logical exclusive OR
注意，fun不能是符号，例如+，*之类，这些符号都有对应的函数名。例如+ 对应
plus， >= 对应 ge，等等。
一般来说，如果两个矩阵一样大，我们可以直接通过 A+B
这样的方式一样实现，但是bsxfun有一个优点，就是当A，B中任何一维长度为1的时候，函数会自动将该维度和另一个矩阵对应维度的每一行(列)进行运算。如果我们自己进行这样的操作，我们或者要使用循环，或者要使用repmat来扩展矩阵，这都比bsxfun在底层内部实现慢很多，或者要消耗更多内存。
注意：A,B的维数必须要么相等，要么为1.
当其中一个元素的维数=1时，系统自动将其扩展为另一元素的维数
The corresponding dimensions
of A and B must
be equal to each other or equal to one. Whenever a dimension
of A or B is
singleton (equal to
one), bsxfun virtually replicates
the array along that dimension to match the other array. In the
case where a dimension
of A or B is
singleton, and the corresponding dimension in the other array is
zero, bsxfun virtually diminishes
the singleton dimension to zero.
The size of the output
array C is equal to:
max(size(A),size(B)).*(size(A)>0 &
size(B)>0).
For example：如何将一个矩阵的每行或每列元素分别扩大不同的倍数？如[1
2 3;4 5 6 ;7 8 9],第一列元素乘以1，第二列元素以2，第三列元素乘以4。
利用bsxfun函数，可以给出下列代码：
a = [1,2,3;
4,5,6;
7,8,9];
acol = bsxfun(@times,a,[1 2 4])
此处bsxfun函数将[1 2 4]扩展为3*3矩阵[1
2 4;1
2 4;1
2 4]，每个元素与a中对应元素相乘。得到
[1 4
12
4 10
24
7 16
36]
[转]Matlab：用内建函数代替for循环_cairo_新浪博客
http://blog.sina.com.cn/s/blog_83b901bd0101ea8l.html
[转载]matlab学习笔记 函数bsxfun
repmat_yoki_新浪博客
http://blog.sina.com.cn/s/blog_780976a001012m0a.html
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arrayfun:
Apply function to each element of array
[B1,...,Bm] =
arrayfun(func,A1,...,An)
[B1,...,Bm] =
arrayfun(func,A1,...,An,Name,Value)
利用arrayfun函数可以避免无谓的循环，从而大大提高代码的简介性。
1、A=ARRAYFUN(FUN, B)
FUN是函数句柄，对B中的每一个元素调用FUN函数(计算顺序随意)，结果存放于A中，size(A)==size(B)
FUN函数可接受numeric, logical, char, struct,
cell的自变量类型。
2、[A, B, ...] = ARRAYFUN(FUN, C, ...)
FUN函数的返回值是一个向量，对B中的每一个元素调用FUN函数,计算结果放在A,B…中。
3、 A = ARRAYFUN(FUN, B, C,...)
FUN函数接受参数不唯一，分别调用B, C,...中的元素，A(i,j...)=Fun(B(i,j...),C(i,j,...)...)，
B,C...大小必须相等。
例1、Fun调用B中的一个数值
>> s=[1 2;3 4];
>> f=@(x) x^2;
>> arrayfun(f,s)
ans =
14
916
例2、Fun的接受参数是一个向量
>> ss=num2cell(s,2);
>> f=@(x) sum(x{:}.^2);
>> arrayfun(f,ss)
ans =
5
25
例3、Fun函数返回值是向量
>> F=@(x) x{:}.^2;
>>
cell2mat(arrayfun(F,ss,'UniformOutput',false))
ans =
14
916
例4、Fun函数参数不唯一
>> f=@(x,y) x^2+y^2;
>> [X,Y]=meshgrid(-2:2,-1:5);
>> Z=arrayfun(f,X,Y);
>> mesh(X,Y,Z)
例5、Fun函数的参数不唯一，而且都是向量
>>
F=@(f,h)sum(diff(f{:}).^2)+sum(diff(h{:}).^2);
>> f=[1,2,3;3,4,5;1,2,5];
>> h=[2,4;4,5;];
>> ff=num2cell(f,2);
>> hh=num2cell(h,2);
>> fff=repmat(ff',length(hh),1);
>> hhh=repmat(hh,1,length(ff));
>> arrayfun(F,fff,hhh)
ans =
6614
3311
C2=num2cell(A)是把A中的每一个元素作为cell的元素，这样每个元素是一个数；C2=num2cell(A,1)是把矩阵A的每一列作为cell的元素，这样cell的每个元素是一个列向量。同样的还有C2=num2cell(A,2)表示把A中的每一行作为一个cell元素
转自：
arrayfun用法_2096428102_新浪博客
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cf4f4460101bnhh.html
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cellfun:
1
2
[A1,...,Am] = cellfun(func,C1,...,Cn)
[A1,...,Am] = cellfun(func,C1,...,Cn,Name,Value)
和arrayfun的用法类似，不过是对cell的对应元素进行操作。
structfun:
1
2
[A1,...,An] =
structfun(func,S)
[A1,...,An] =
structfun(func,S,Name,Value)
类似的用法，对结构体S的所有域进行func操作。
spfun:
1
f = spfun(fun,S)
这个函数可以对一个稀疏矩阵S的每个有值的元素进行fun操作。
这个函数的用途不仅仅是可以提升速度，更重要的是能够保持返回的f中，没有数据的地方依然为0.
例如：
1
2
S = spdiags([1:4]',0,4,4)
f = spfun(@exp,S)
S =
(1,1) 1
(2,2) 2
(3,3) 3
(4,4) 4
f =
(1,1) 2.7183
(2,2) 7.3891
(3,3) 20.0855
(4,4) 54.5982
而直接运行
1
exp(S)
的话，没有数据的地方都变成1了。
1
full(exp(S))
ans =
2.7183 1.0000 1.0000 1.0000
1.0000 7.3891 1.0000 1.0000
1.0000 1.0000 20.0855 1.0000
1.0000 1.0000 1.0000 54.5982
