single

Tableaux en simple précision

Description

Dans MATLAB^®, les variables simple précision sont stockées en tant que valeurs en virgule flottante de 4 octets (32 bits) ayant le type de données (la classe) single. Par exemple :

y = single(10);
whos y

Name      Size            Bytes  Class     Attributes

  y         1x1                 4  single              

Pour plus d’informations sur les valeurs en virgule flottante, consultez Floating-Point Numbers.

Création

Si vous avez un tableau de type différent tel que double ou int8, vous pouvez le convertir en simple précision avec la fonction single.

Syntaxe

Y = single(X)

Description

Y = single(X) convertit les valeurs de X en simple précision.

Arguments en entrée

X — Tableau en entrée

scalaire | vecteur | matrice | tableau multidimensionnel

Tableau en entrée, spécifié sous forme de scalaire, de vecteur, de matrice ou de tableau multidimensionnel.

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

Exemples

Convertir en variable simple précision

Convertissez une variable double précision en variable simple précision avec la fonction single.

x = 100;
xtype = class(x)

xtype = 
'double'

y = single(x)

y = single

100

Capacités étendues

Tall arrays

Calculer avec des arrays possédant plus de rangées que la mémoire ne peut en contenir.

La fonction single supporte entièrement les tall arrays. Pour plus d’informations, consultez Tall array.

Génération de code C/C++

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

Notes d’usage et limitations :

• Lorsque vous utilisez des nombres entiers simple précision avec l’opérateur colon, si la valeur absolue de l’un des points d’extrémité est supérieure à celle de flintmax('single') dans votre code MATLAB, il se peut que le code généré et le code MATLAB produisent des valeurs différentes. Par exemple :

  function z = mismatch_values
  a = single(1);
  b = flintmax('single') + 2;
  d = single(9);
  z = a:d:b;
  end

  Les valeurs z calculées par le code généré et le code MATLAB sont différentes, car le code généré et le code MATLAB n’utilisent pas la même méthode d’arrondi.

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

Environnement basé sur les threads

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

Cette fonction 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 single supporte entièrement les GPU arrays. Pour exécuter la fonction sur un GPU, spécifiez les données en entrée en tant que gpuArray (Parallel Computing Toolbox). 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™.

Cette fonction supporte entièrement les distributed arrays. Pour plus d’informations, consultez Exécuter les fonctions MATLAB avec des tableaux distribués (Parallel Computing Toolbox).

Historique des versions

Introduit avant R2006a

Voir aussi

double | cast | typecast

Rubriques

• Floating-Point Numbers
• Identifying Numeric Classes