Matlab 用向量除矩阵

问题：我试图将

3x63

矩阵（每一行）除以

1x63

向量（矩阵的最后一行），matlab向我喊道

矩阵尺寸必须一致。

我做错了什么

coords_ = load('m1.mat')
x2D = coords_ .x2D
[rows, columns] = size(x2D)
last_row_2d = x2D(end ,:)
mat_2d = repmat (x2D ,[rows columns])
new_mat = mat_2d ./ last_row_2d

---

就这么做了，它成功了：

last_row_2d = x2D(end ,:)
new_mat = x2D(1:2,:) ./ last_row_2d

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就这么做了，它成功了：

last_row_2d = x2D(end ,:)
new_mat = x2D(1:2,:) ./ last_row_2d

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您作为答案发布的解决方案更好（即使用广播），但只需指出初始方法的错误

mat_2d=repmat（x2D，[rows-columns]）

这里您不想重复列，只想重复行。否则，

mat_2d

的尺寸将为3行乘63*63columns@Dan是的，我使用了调试器，看到了它的尺寸，明白这个函数对我没有帮助。谢谢你，丹。这本可以奏效的，只是效率不高。您需要这样做：

repmat（x2D，[rows 1]）

只重复这些行。但是广播比使用repmat更有效。哦，我明白了。是的，我总是在python w/数组中使用广播，所以这很有意义。非常感谢。您作为答案发布的解决方案更好（即使用广播），但只需指出初始方法的错误

mat_2d=repmat（x2D，[rows-columns]）

这里您不想重复列，只想重复行。否则，

mat_2d

的尺寸将为3行乘63*63columns@Dan是的，我使用了调试器，看到了它的尺寸，明白这个函数对我没有帮助。谢谢你，丹。这本可以奏效的，只是效率不高。您需要这样做：

repmat（x2D，[rows 1]）

只重复这些行。但是广播比使用repmat更有效。哦，我明白了。是的，我总是在python w/数组中使用广播，所以这很有意义。非常感谢。