MatLab-用不会被赋值的东西填充数组？

我正在比较不同大小的数组以找到匹配项

Results = (DistancesB >= DistancesA * 0.1 & DistancesB < DistancesA * 1.5); % anything in this thres is matched

结果=（DistancesB>=DistancesA*0.1和DistancesB

阵列需要具有相同的大小，因此

padarray

与

0

配合使用。 但是现在正在比较和匹配0。。。 我是否应该执行循环以仅使用大于0的结果？

---

或者还有什么我可以用的吗？可能是

NaN

？

用

NaN

首先，仅创建与最长向量一样长的

NaN

：

PaddedA = NaN(max(length(A), length(B)), 1);
PaddedB = NaN(max(length(A), length(B)), 1);

然后用数据填充这些。较短的向量现在将在末尾用

NaN

填充：

PaddedA(1:length(A)) = A;
PaddedB(1:length(B)) = B;

---

用

NaN

首先，仅创建与最长向量一样长的

NaN

：

PaddedA = NaN(max(length(A), length(B)), 1);
PaddedB = NaN(max(length(A), length(B)), 1);

然后用数据填充这些。较短的向量现在将在末尾用

NaN

填充：

PaddedA(1:length(A)) = A;
PaddedB(1:length(B)) = B;

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我总是建议阅读文档。例如，可以使用

NaN

填充：

padarray(1:3,[1,1],NaN,'post')
ans =
     1     2     3   NaN
   NaN   NaN   NaN   NaN

---

有关更多详细信息，请查看文档链接中的padval说明。

我始终建议阅读文档。例如，可以使用

NaN

填充：

padarray(1:3,[1,1],NaN,'post')
ans =
     1     2     3   NaN
   NaN   NaN   NaN   NaN

---

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有关更多详细信息，请查看文档链接中的padval说明。

您是否尝试过

NaN

？如何使用NaN进行pad？featuresA=padarray（数据集2，大小（MaxArray）-size（数据集2），'post'）；只是不要使用

padarray

，手动操作当我说我在比较阵列时，我的意思是将一个阵列与200多个其他阵列进行比较，这需要花费很多时间，而且不太可靠。请看我的答案，当我手动操作时，我的意思是编码出padarray使用的相同逻辑。对于1D阵列来说，这很简单。您是否尝试过NaN？如何使用NaN进行填充？featuresA=padarray（数据集2，大小（MaxArray）-size（数据集2），'post'）；只是不要使用

padarray

，手动操作当我说我在比较阵列时，我的意思是将一个阵列与200多个其他阵列进行比较，这需要花费很多时间，而且不太可靠。请看我的答案，当我手动操作时，我的意思是编码出padarray使用的相同逻辑。对于1D数组，这很简单。好吧，前两行代码中缺少一个括号，我想我把它放错地方了？我相信你的语法无效，所以我编辑了它@汤姆：现在应该可以了。谢谢@DennisJaheruddin，我真是瞎了眼！好的，你在前两行代码中缺少一个括号，我想我把它放错地方了？我相信你的语法是无效的，所以我编辑了它@汤姆：现在应该可以了。谢谢@DennisJaheruddin，我真是瞎了眼+我不知道我怎么会错过这个，因为我特别去了文档中寻找它，哈哈。@Dan我个人会同意你的手动建议，以避免padarray的开销，但有时作为一个纯粹主义者是没有回报的。是的，

padarray

适合填充2D数组。对于1D来说，这似乎是不必要的。但是如果你已经有了工具箱，而且性能不是一个关键问题，那么它确实会产生非常可读的代码。这是正确的吗？NaNArray1=padarray（数据集，大小（MaxArray）-size（数据集），NaN，“post”）+我不知道我怎么会错过这个，因为我特别去了文档中寻找它，哈哈。@Dan我个人会同意你的手动建议，以避免padarray的开销，但有时作为一个纯粹主义者是没有回报的。是的，

padarray

适合填充2D数组。对于1D来说，这似乎是不必要的。但是如果你已经有了工具箱，而且性能不是一个关键问题，那么它确实会产生非常可读的代码。这是正确的吗？NaNArray1=padarray（数据集，大小（MaxArray）-size（数据集），NaN，“post”）；