eye

Matrice identité

Syntaxe

I = eye

I = eye(n)

I = eye(n,m)

I = eye(sz)

I = eye(___,typename)

I = eye(___,like=p)

Description

I = eye renvoie le scalaire 1.

I = eye(n) renvoie une matrice identité de dimension n x n avec des 1 sur la diagonale principale et des 0 ailleurs.

I = eye(n,m) renvoie une matrice de dimension n x m avec des 1 sur la diagonale principale et des 0 ailleurs.

I = eye(sz) renvoie un tableau avec des 1 sur la diagonale principale et des 0 ailleurs. Le vecteur de taille sz définit size(I). Par exemple, eye([2,3]) renvoie un tableau de 2 x 3 avec des 1 sur la diagonale principale et des 0 ailleurs.

I = eye(___,typename) spécifie également le type de données (la classe) de I pour n’importe laquelle des syntaxes précédentes. Par exemple, eye(5,"int8") renvoie une matrice identité de 5 x 5 composée de nombres entiers de 8 bits.

I = eye(___,like=p) spécifie que I a les mêmes type de données, parcimonie et complexité (réelle ou complexe) que la variable numérique p.

Exemples

Matrice identité carrée

Créez une matrice identité de 4 x 4.

I = eye(4)

I = 4×4

     1     0     0     0
     0     1     0     0
     0     0     1     0
     0     0     0     1

Matrice rectangulaire

Créez une matrice identité de 2 x 3.

I = eye(2,3)

I = 2×3

     1     0     0
     0     1     0

Vecteur identité

Créez un vecteur identité de 3 x 1.

sz = [3,1];
I = eye(sz)

I = 3×1

     1
     0
     0

Type de données numérique autre que celui par défaut

Créez une matrice identité de 3 x 3 dont les éléments sont des nombres entiers non signés de 32 bits.

I = eye(3,"uint32")

I = 3×3 uint32 matrix

   1   0   0
   0   1   0
   0   0   1

class(I)

ans = 
'uint32'

Matrice identité complexe

Créez une matrice identité de 2 x 2 qui n’est pas à valeurs réelles, mais qui est complexe comme un tableau existant.

Définissez un vecteur complexe.

p = [1+2i 3i];

Créez une matrice identité complexe comme p.

I = eye(2,like=p)

I = 2×2 complex

   1.0000 + 0.0000i   0.0000 + 0.0000i
   0.0000 + 0.0000i   1.0000 + 0.0000i

Matrice identité creuse

Définissez une matrice creuse de 5 x 5.

p = sparse(5,5,pi);

Créez une matrice identité de 5 x 5, creuse comme P.

I = eye(5,like=p)

I = 5×5 sparse double matrix (5 nonzeros)
   (1,1)        1
   (2,2)        1
   (3,3)        1
   (4,4)        1
   (5,5)        1

Taille et type de données numérique définis par un tableau existant

Définissez une matrice de 2 x 2 en simple précision.

p = single([1 3; 2 4]);

Créez une matrice identité de la même taille et du même type de données que p.

I = eye(size(p),like=p)

I = 2×2 single matrix

     1     0
     0     1

class(I)

ans = 
'single'

Arguments d'entrée

n — Taille de la première dimension de I

valeur entière

Taille de la première dimension de I, spécifiée sous forme d’une valeur entière.

• Si n est le seul argument entier en entrée, alors I est une matrice identité carrée de n x n.

• Si n est égal à 0, alors I est une matrice vide.

• Si n est négatif, il est traité comme 0.

Types de données : double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

m — Taille de la seconde dimension de I

valeur entière

Taille de la seconde dimension de I, spécifiée sous forme d’une valeur entière.

• Si m est égal à 0, alors I est une matrice vide.

• Si m est négatif, il est traité comme 0.

Types de données : double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz — Taille de I

vecteur ligne contenant au maximum deux valeurs entières

Taille de I, spécifiée sous forme de vecteur ligne contenant au maximum deux valeurs entières.

• Si un élément de sz est égal à 0, alors I est une matrice vide.

• Si un élément de sz est négatif, il est traité comme égal à 0.

Exemple : sz = [2 3] définit I comme une matrice de 2 x 3.

Types de données : double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

typename — Classe en sortie

"double" (par défaut) | "single" | "logical" | "int8" | "uint8" | ...

Classe en sortie, spécifiée comme "double", "single", "logical", "int8", "uint8", "int16", "uint16", "int32", "uint32", "int64" ou "uint64".

p — Prototype

variable numérique

Prototype, spécifié sous forme de variable numérique.

Types de données : double | single | logical | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
Support des nombres complexes : Oui

Arguments de sortie

I — Matrice identité

scalaire | matrice

Matrice identité, renvoyée sous forme de scalaire ou de matrice.

Capacités étendues

Génération de code C/C++

Générez du code C et C++ avec MATLAB® Coder™.

Notes d’usage et limitations :

• typename doit être un type numérique MATLAB^® prédéfini. Pour les autres classes, la méthode eye statique n’est pas invoquée. Par exemple, eye(m, n, 'myclass') n’invoque pas myclass.eye(m,n).

• Les arguments spécifiant les tailles doivent être de taille fixe.

Génération de code GPU

Générez du code CUDA® pour les GPU NVIDIA® avec GPU Coder™.

Notes d’usage et limitations :

• typename doit être un type numérique MATLAB prédéfini. Pour les autres classes, la méthode eye statique n’est pas invoquée. Par exemple, eye(m, n, 'myclass') n’invoque pas myclass.eye(m,n).

• Les arguments spécifiant les tailles doivent être de taille fixe.

Environnement basé sur les threads

Exécutez du code en arrière-plan avec MATLAB® backgroundPool ou accélérez le code avec Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.

La fonction eye supporte entièrement les environnements basés sur des threads. Pour plus d’informations, consultez Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

GPU Arrays

Accélérez le code en exécutant les calculs sur une unité de traitement graphique (GPU) avec Parallel Computing Toolbox™.

La fonction eye supporte les GPU arrays avec les notes d’usage et limitations suivantes :

• Vous pouvez spécifier typename en tant que 'gpuArray'. Si vous spécifiez typename en tant que 'gpuArray', le type sous-jacent par défaut du tableau est double.

  Pour créer un GPU array dont le type sous-jacent est datatype, spécifiez le type sous-jacent en tant qu’argument supplémentaire avant typename. Par exemple, I = eye(3,datatype,'gpuArray') crée une matrice identité GPU de 3 x 3 avec le type sous-jacent datatype.

  Vous pouvez spécifier le datatype de type sous-jacent selon les options suivantes :

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• Vous pouvez également spécifier la variable numérique p en tant que gpuArray.

  Si vous spécifiez p en tant que gpuArray, le type sous-jacent du tableau renvoyé est le même que p.

Pour plus d’informations, consultez Exécuter les fonctions MATLAB sur un GPU (Parallel Computing Toolbox).

Distributed arrays

Divisez les tableaux volumineux dans la mémoire combinée de votre cluster avec Parallel Computing Toolbox™.

La fonction eye supporte les distributed arrays avec les notes d’usage et limitations suivantes :

• Vous pouvez spécifier typename en tant que 'codistributed' ou 'distributed'. Si vous spécifiez typename en tant que 'codistributed' ou 'distributed', le type sous-jacent par défaut du tableau retourné est double.

  Pour créer un tableau distribué (distributed array) ou codistribué (codistributed array) avec le type sous-jacent datatype, spécifiez le type sous-jacent en tant qu’argument supplémentaire avant typename. Par exemple, I = eye(3,datatype,'distributed') crée une matrice identité distribuée de 3 x 3 avec le type sous-jacent datatype.

  Vous pouvez spécifier le datatype de type sous-jacent selon les options suivantes :

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• Vous pouvez également spécifier p en tant que tableau codistributed ou distributed.

  Si vous spécifiez p en tant que tableau codistributed ou distributed, le type sous-jacent du tableau renvoyé est le même que p.

• Pour voir d’autres syntaxes codistributed, consultez eye (codistributed) (Parallel Computing Toolbox).

Pour plus d’informations, consultez Exécuter les fonctions MATLAB avec des tableaux distribués (Parallel Computing Toolbox).

Historique des versions

Introduit avant R2006a

Voir aussi

speye | ones | zeros

Rubriques

• Class Support for Array-Creation Functions