Matlab 如何将一个双精度数组转换为每个字符串长度相同的单元格数组？

我想在矩阵中的每个正值之前插入一个空格

我首先说：

A =
     1.0000   -0.2176    0.3766
    -0.2176    1.0000    0.3898
    -0.3766    0.3898    1.0000

我对a的每个值应用一个函数：

B = arrayfun(@(x) num2str(x,'% 5.2f'),A,'UniformOutput',0)

输出是这样的：

B = 
    '1.00'     '-0.22'    '0.38'
    '-0.22'    '1.00'     '0.39' 
    '-0.38'    '0.39'     '1.00'

但是，我希望输出为：

B = 
    ' 1.00'     '-0.22'    ' 0.38'
    '-0.22'     ' 1.00'    ' 0.39' 
    '-0.38'     ' 0.39'    ' 1.00'

请注意，每个单元格都具有相同的宽度（5个字符），无论numb是正值还是负值

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谢谢大家!

插入等长的加号，然后将其替换为空白

B = arrayfun(@(x) strrep(num2str(x,'%+5.2f'),'+',' '),A,'Uni',false)

如果您的问题长度大致相等，请使用：

B = arrayfun(@(x) num2str(x,'%+5.2f'),A,'Uni',false)

或

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插入等长的加号，然后将其替换为空白

B = arrayfun(@(x) strrep(num2str(x,'%+5.2f'),'+',' '),A,'Uni',false)

如果您的问题长度大致相等，请使用：

B = arrayfun(@(x) num2str(x,'%+5.2f'),A,'Uni',false)

或

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通过使用

num2str

的精度属性直接将其应用于整个矩阵，可以避免

arrayfun

并对转换进行矢量化：

prec = 2
B = mat2cell(num2str(A,'%+5.2f'), ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1))

---

---

说明：

%// apply num2str to whole matrix with precision property
charArray = num2str(A,'%+5.2f');
%// reshape resulting char array
B = mat2cell(charArray, [1 1 1], [3+2 3+2 3+2])
%// which is generically
B = mat2cell(charArray, ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1))

f1 = @() mat2cell(num2str(A,'%+5.2f'), ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1));
f2 = @() arrayfun(@(x) num2str(x,'%+5.2f'),A,'Uni',false);

t1 = timeit(f1)
t2 = timeit(f2)

---

基准测试：

%// apply num2str to whole matrix with precision property
charArray = num2str(A,'%+5.2f');
%// reshape resulting char array
B = mat2cell(charArray, [1 1 1], [3+2 3+2 3+2])
%// which is generically
B = mat2cell(charArray, ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1))

f1 = @() mat2cell(num2str(A,'%+5.2f'), ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1));
f2 = @() arrayfun(@(x) num2str(x,'%+5.2f'),A,'Uni',false);

t1 = timeit(f1)
t2 = timeit(f2)

---

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因此，对于

200x100

矩阵，

mat2cell

解决方案几乎比

arrayfun

快20倍，您可以通过使用

num2str

的精度属性将其直接应用于整个矩阵，从而避免

arrayfun

和矢量化转换：

prec = 2
B = mat2cell(num2str(A,'%+5.2f'), ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1))

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说明：

%// apply num2str to whole matrix with precision property
charArray = num2str(A,'%+5.2f');
%// reshape resulting char array
B = mat2cell(charArray, [1 1 1], [3+2 3+2 3+2])
%// which is generically
B = mat2cell(charArray, ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1))

f1 = @() mat2cell(num2str(A,'%+5.2f'), ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1));
f2 = @() arrayfun(@(x) num2str(x,'%+5.2f'),A,'Uni',false);

t1 = timeit(f1)
t2 = timeit(f2)

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基准测试：

%// apply num2str to whole matrix with precision property
charArray = num2str(A,'%+5.2f');
%// reshape resulting char array
B = mat2cell(charArray, [1 1 1], [3+2 3+2 3+2])
%// which is generically
B = mat2cell(charArray, ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1))

f1 = @() mat2cell(num2str(A,'%+5.2f'), ones(size(A,1),1), (prec+3).*ones(size(A,2),1));
f2 = @() arrayfun(@(x) num2str(x,'%+5.2f'),A,'Uni',false);

t1 = timeit(f1)
t2 = timeit(f2)

---

因此，对于

200x100

矩阵，

mat2cell

解决方案的速度几乎是

arrayfun

的20倍