タグ付けされた質問 「matlab」

私は問題があります。MATLABのn次元行列のすべての要素を反復処理する必要があります。問題は、任意の数の次元に対してこれを行う方法がわからないことです。私は言うことができることを知っています for i = 1:size(m,1) for j = 1:size(m,2) for k = 1:size(m,3) などですが、任意の数の次元に対してそれを行う方法はありますか？

87 arrays  matlab  matrix  multidimensional-array  iteration 

matlabコードをnumpyに変換しようとすると、numpyの結果がstd関数とは異なることがわかりました。 matlabで std([1,3,4,6]) ans = 2.0817 numpyで np.std([1,3,4,6]) 1.8027756377319946 これは正常ですか？そして、私はこれをどのように扱うべきですか？

87 python  matlab  numpy  standard-deviation 

数日後、MATLABを使用しているときに常に同じエラーが発生しdlopenます。これは、ある時点で。私はMATLABにかなり慣れていないので、どうしたらよいかわかりません。グーグルも私を助けていないようだ。固有ベクトルを作成しようとすると、次のようになります。 Error using eig LAPACK loading error: dlopen: cannot load any more object with static TLS 掛け算をしているときにもこれが得られます： Error using * BLAS loading error: dlopen: cannot load any more object with static TLS もちろん、この問題の解決策を探しましたが、あまり理解しておらず、どうしたらよいかわかりません。これらは私が見つけたスレッドです： MATLABが提供するBLASライブラリを使用するにはどうすればよいですか？ http://www.mathworks.de/de/help/matlab/matlab_external/calling-lapack-and-blas-functions-from-mex-files.html 誰かが私を助けてくれますか？ このエラーを示す関数呼び出しの例 >> randn(3,3) ans = 2.7694 0.7254 -0.2050 -1.3499 -0.0631 -0.1241 3.0349 0.7147 1.4897 …

82 matlab  libraries  lapack  blas  dlopen 

私たちのシューストリング操作では、組み込みハードウェアでのC実装にコミットする前に、いくつかの高級言語でアルゴリズムのプロトタイプを作成する必要があります。 これまでMATLABを使用してこれを行ってきましたが、ライセンスコストが低下し始めています。MATLABコードをOctaveに移植することを検討しています。 いずれかの特定の理由があるではないことを行うには？特にMATLABの使用を主張する外部パートナーがいる場合、互換性が失われますか？期待できるパフォーマンスペナルティはありますか？

82 matlab  octave 

関数がf()ありmy_file.m、それをスクリプトであるで使用したいとします。 関数をで定義することは可能my_file.mですか？ そうでない場合は、で定義されていると仮定しf.mます。どうすればそれを呼び出すことができmy_file.mますか？ オンラインドキュメントを読みましたが、これを行うための最良の方法が明確ではありませんでした。

82 file  matlab  function 

私はMatlabと協力しています。 バイナリ正方行列があります。各行には、1の1つ以上のエントリがあります。この行列の各行を調べて、それらの1のインデックスを返し、セルのエントリに格納します。 Matlabではforループが本当に遅いので、この行列のすべての行をループしないでこれを行う方法があるかどうか疑問に思っていました。 たとえば、私の行列 M = 0 1 0 1 0 1 1 1 1 そして、最終的に、私は次のようなものが欲しい A = [2] [1,3] [1,2,3] A細胞もそうです。 より迅速に結果を計算する目的で、forループを使用せずにこの目標を達成する方法はありますか？

10 matlab  vectorization 

MATLABでは、clear mexすべてのMEXファイルをメモリからアンロードします（ロックされている場合を除く）。以前のバージョンのmacOSでは、clear mexコマンドを発行するだけで、MATLABを再起動せずにMEXファイルを再コンパイルして変更したバージョンを実行できました。これは、モハベではもはや不可能です。 たとえば、次の簡単なMEXファイル（get_data_pointer.c）を取り上げます。 #include "mex.h" void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[] ) { plhs[0] = mxCreateNumericMatrix(1, 1, mxUINT64_CLASS, mxREAL); *(uint64_t*)mxGetData(plhs[0]) = (uint64_t)mxGetData(prhs[0]); } MEXファイルを作成してメモリに読み込むことができます mex get_data_pointer.c get_data_pointer(0) それをクリアするには、 clear mex [~,mexfiles] = inmem version -modules inmem実際、MEXファイルがメモリにロードされていないことを示す空のセル配列を返しますが、version -modules（ドキュメントに記載されていないため、この回答から）/Users/cris/matlab/get_data_pointer.mexmaci64出力には引き続き表示されます。そして、MEXファイルのソースコードを変更して再コンパイルすると、実際にはMEXファイルが再ロードされることはなく、MATLABを終了するまで古いバージョンが引き続き実行されます。 macOS Mojave上のMATLAB R2017aでこれを確認しています。これは、High Sierraで同じバージョンのMATLABで問題になることはありませんでした。 再起動せずにMATLABにMEXファイルを強制的にアンロードさせるにはどうすればよいですか？

10 c  macos  matlab  shared-libraries  mex 

はるかに大きい割り当てられたメモリにマトリックスを割り当てることにより、MATLABはそれを 'コピー'しながら何らかの方法で複製し、コピーされるマトリックスが十分に大きい場合、メモリオーバーフローが発生します。これはサンプルコードです： main_mat=zeros(500,500,2000); n=500; slice_matrix=zeros(500,500,n); for k=1:4 parfor i=1:n slice_matrix(:,:,i)=gather(gpuArray(rand(500,500))); end main_mat(:,:,1+(k-1)*n:1+(k-1)*n+n-1)=slice_matrix; %This is where the memory will likely overflow end ただ「スマッシュ」にどのような方法slice_matrixにmain_matオーバーヘッドなし？前もって感謝します。 編集： main_matあらかじめ割り付けておくとオーバーフローが発生します。main_matがmain_mat=zeros(500,500,1);（小さいサイズ）で初期化された場合、オーバーフローは発生しませんが、行列が割り当てられる前に割り当てが行われないため、オーバーフローが遅くなります。これにより、範囲がk増えるにつれてパフォーマンスが大幅に低下します。

9 matlab  optimization