Matlab'；s bsxfun（）代码

这有什么用

u = [5 6];
s = [1 1];
data1    =[randn(10,1) -1*ones(10,1)];
data2    =[randn(10,1) ones(10,1)];
data     = [data1; data2];
deviance = bsxfun(@minus,data,u);  
deviance = bsxfun(@rdivide,deviance,s); 
deviance = deviance .^ 2; 
deviance = bsxfun(@plus,deviance,2*log(abs(s)));
[dummy,mini] = min(deviance,[],2);

没有bsxfun，是否有一种等效的方法来执行此操作？

该函数将通过复制两个输入参数的维度来执行请求的元素操作（函数句柄参数），以便它们在大小上相互匹配。在这种情况下，您可以通过使用函数自己复制变量

u

和

s

来避免使用。然后您可以使用标准：

---

bsxfun

按元素执行二进制操作。当需要从矩阵中沿特定维度的所有元素中减去向量（在本例中为

u

）时（在本例中为

data

），该函数非常有用。在这两种情况下，执行操作的尺寸必须匹配。对于您的示例，您可以在不使用

bsxfun

as的情况下合并代码

u1=repmat(u,size(data,2),1);
deviance=data-u1;

---

其他操作也是如此。

代码结果肯定是等效的，但是

bsxfun

可以节省计算和内存资源（与

repmat

+运算符组合相比）。有时可能是在内存中操作或交换之间的差异。因此，如果可能的话，我个人会使用

bsxfun

而不是

repmat

。@Binus：这可能是真的，但我想用一个简单的矢量化解决方案替换对bsxfun的三个调用会给你带来一些好处，至少是更好的可读性。好的，你是对的。有时可读性比性能好。但对于其他所有函数，都有BSXFUN:D（我倾向于过度使用该函数。有一次我编写了包含3个BSXFUN的复杂表达式，后来用一个矩阵乘法替换了它……）

u1=repmat(u,size(data,2),1);
deviance=data-u1;