在matlab中将单元元素与向量相乘答案

【问题标题】：Multiplication of cell elements with a vector in matlab在matlab中将单元元素与向量相乘
【发布时间】：2017-01-18 21:27:55
【问题描述】：

如果我有一个包含 2 个矩阵的单元格：

A = {[10  0  0 10  0 20 15;
       0 10 10 15  0  0 20;
      10  0  0 12 11  0  0;
      10  0  0  0 19  0 14;
      18 13  0  0  0 15  0;
       0 10  0  0  0 10 15] 
     [ 0  0 10  0 20 15;
      10 10 15  0  0 20;
       0  0 12 11  0  0;
       0  0  0 19  0 14;
      13  0  0  0 15  0;
      11  0 13  0 15  0]}

B = [500 550 600 650 700 550]

我想将每个矩阵与该向量相乘，即 A 的第一行乘以 B 的第一个元素，A 的第二行乘以 B 的第二个元素，...，以及 A 的第 6 行B的第6个元素。既然 A 是一个单元格，如何定义它？

【问题讨论】：

标签： matlab cell

【解决方案1】：

您可以使用cellfun 分别对A 中的每个元素进行操作，并使用bsxfun 将A 中的矩阵中的每一行乘以B 中的一个元素：

celltimes = @(A) bsxfun(@times,A,B.');
C = cellfun(celltimes,A,'UniformOutput',false)

结果：

>> celldisp(C)
C{1} =
  Columns 1 through 4
        5000           0           0        5000
           0        5500        5500        8250
        6000           0           0        7200
        6500           0           0           0
       12600        9100           0           0
           0        5500           0           0
  Columns 5 through 7
           0       10000        7500
           0           0       11000
        6600           0           0
       12350           0        9100
           0       10500           0
           0        5500        8250
C{2} =
  Columns 1 through 4
           0           0        5000           0
        5500        5500        8250           0
           0           0        7200        6600
           0           0           0       12350
        9100           0           0           0
        6050           0        7150           0
  Columns 5 through 6
       10000        7500
           0       11000
           0           0
           0        9100
       10500           0
        8250           0

正如@Adriaan 在 cmets 中指出的那样，在 Matlab 2016b 中 bsxfun 是隐式实现的，所以你可以写：

C = cellfun(@(A) A.*B.',A,'UniformOutput',false);

【讨论】：

请注意，在 R2016b 中，MATLAB 已实现隐式扩展，不再需要使用 bsxfun。可能还想将其添加为 R2016b 后的解决方案。