zeros
Créer un tableau avec uniquement des zéros
Syntaxe
Description
X = zeros
renvoie le scalaire 0
.
X = zeros(
renvoie un tableau de zéros de dimension sz1,...,szN
)sz1
x ... x szN
où sz1,...,szN
indique la taille de chaque dimension. Par exemple, zeros(2,3)
renvoie une matrice 2 x 3.
X = zeros(___,
renvoie un tableau de zéros dont le type de données est typename
)typename
. Par exemple, zeros('int8')
renvoie un scalaire, un nombre entier de 8 bits 0
. Vous pouvez utiliser n’importe quel argument en entrée dans les syntaxes précédentes.
Exemples
Matrice de zéros
Créez une matrice de zéros de dimension 4 x 4.
X = zeros(4)
X = 4×4
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
Tableau 3D de zéros
Créez un tableau de zéros de dimension 2 x 3 x 4.
X = zeros(2,3,4); size(X)
ans = 1×3
2 3 4
Cloner la taille d'un tableau existant
Créez un tableau de zéros de la même taille qu’un tableau existant.
A = [1 4; 2 5; 3 6]; sz = size(A); X = zeros(sz)
X = 3×2
0 0
0 0
0 0
Il est courant de combiner les deux lignes de code précédentes en une seule :
X = zeros(size(A));
Spécifier le type de données des zéros
Créez un vecteur de zéros de dimension 1 x 3 dont les éléments sont des nombres entiers non signés de 32 bits.
X = zeros(1,3,'uint32')
X = 1x3 uint32 row vector
0 0 0
class(X)
ans = 'uint32'
Complexité du clonage d'un tableau existant
Créez un scalaire 0
complexe en tant qu'un tableau existant plutôt qu’une valeur réelle.
Tout d’abord, créez un vecteur complexe.
p = [1+2i 3i];
Créez un scalaire 0
complexe comme p
.
X = zeros('like',p)
X = 0.0000 + 0.0000i
Cloner la parcimonie d’un tableau existant
Créez une matrice creuse de dimension 10 x 10.
p = sparse(10,10,pi);
Créez une matrice de zéros de dimension 2 x 3, creuse comme p
.
X = zeros(2,3,'like',p)
X = All zero sparse: 2x3
Cloner la taille et le type de données d’un tableau existant
Créez un tableau de nombres entiers non signés de 8 bits de dimension 2 x 3.
p = uint8([1 3 5; 2 4 6]);
Créez un tableau de zéros de la même taille et du même type de données que p
.
X = zeros(size(p),'like',p)
X = 2x3 uint8 matrix
0 0 0
0 0 0
class(X)
ans = 'uint8'
Cloner les tableaux distribués
Si vous disposez de Parallel Computing Toolbox™, créez un distributed array de zéros de dimension 1000 x 1000 dont le type de données sous-jacentes est int8
. Pour le type de données distributed
, la syntaxe 'like'
clone le type de données sous-jacentes en plus du type de données primaires.
p = zeros(1000,'int8','distributed');
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... connected to 6 workers.
Créez un tableau de zéros de même taille, de même type de données primaires et de même type de données sous-jacentes que p
.
X = zeros(size(p),'like',p);
class(X)
ans = 'distributed'
underlyingType(X)
ans = 'int8'
Arguments d'entrée
n
— Taille de la matrice carrée
valeur entière
Taille de la matrice carrée, spécifiée sous forme d’une valeur entière.
Si
n
est égal à0
, alorsX
est une matrice vide.Si
n
est négatif, il est traité comme0
.
Types de données : double
| single
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
sz1,...,szN
— Taille de chaque dimension (sous forme d’arguments distincts)
valeurs entières
Taille de chaque dimension, spécifiée sous forme d’arguments distincts de valeurs entières.
Si la taille d’une dimension est égale à
0
, alorsX
est un tableau vide.Si la taille d’une dimension est négative, elle est traitée comme une taille égale à
0
.Au-delà de la deuxième dimension,
zeros
ignore les dimensions suivantes de taille1
. Par exemple,zeros(3,1,1,1)
produit un vecteur de zéros de dimension 3 x 1.
Types de données : double
| single
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
sz
— Taille de chaque dimension (en tant que vecteur ligne)
valeurs entières
Taille de chaque dimension, spécifiée sous forme d’un vecteur ligne de valeurs entières. Chaque élément de ce vecteur indique la taille de la dimension correspondante :
Si la taille d’une dimension est égale à
0
, alorsX
est un tableau vide.Si la taille d’une dimension est négative, elle est traitée comme une taille égale à
0
.Au-delà de la deuxième dimension,
zeros
ignore les dimensions suivantes de taille1
. Par exemple,zeros([3 1 1 1])
produit un vecteur de zéros de dimension 3 x 1.
Exemple : sz = [2 3 4]
crée un tableau de dimension 2 x 3 x 4.
Types de données : double
| single
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
typename
— Type de données (classe) à créer
'double'
(par défaut) | 'single'
| 'logical'
| 'int8'
| 'uint8'
| ...
Type de données (classe) à créer, spécifié comme 'double'
, 'single'
, 'logical'
,'int8'
, 'uint8'
, 'int16'
, 'uint16'
, 'int32'
, 'uint32'
, 'int64'
, 'uint64'
, ou le nom d’une autre classe qui supporte les zeros
.
p
— Prototype de tableau à créer
tableau
Prototype de tableau à créer, spécifié sous forme de tableau.
Types de données : double
| single
| logical
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
Support des nombres complexes : Oui
Capacités étendues
Génération de code C/C++
Générez du code C et C++ avec MATLAB® Coder™.
Notes d’usage et limitations :
Les dimensions doivent être des nombres entiers réels non négatifs.
Génération de code GPU
Générez du code CUDA® pour les GPU NVIDIA® avec GPU Coder™.
Notes d’usage et limitations :
Les dimensions doivent être des nombres entiers réels non négatifs.
Génération de code HDL
Générez du code VHDL, Verilog et SystemVerilog pour les designs FPGA et ASIC avec HLD Coder™.
Les dimensions doivent être des nombres entiers réels non négatifs.
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™.
Notes d’usage et limitations :
Vous pouvez spécifier
typename
en tant que'gpuArray'
. Si vous spécifieztypename
en tant que'gpuArray'
, le type sous-jacent par défaut du tableau estdouble
.Pour créer un GPU array dont le type sous-jacent est
datatype
, spécifiez le type sous-jacent en tant qu’argument supplémentaire avanttypename
. Par exemple,X = zeros(3,datatype,'gpuArray')
crée un GPU array de zéros de dimension 3 x 3 dont le type sous-jacent estdatatype
.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 quegpuArray
.Si vous spécifiez
p
en tant quegpuArray
, le type sous-jacent du tableau renvoyé est le même quep
.
Pour plus d’informations, consultez Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).
Distributed arrays
Divisez les tableaux volumineux dans la mémoire combinée de votre cluster avec Parallel Computing Toolbox™.
Notes d’usage et limitations :
Vous pouvez spécifier
typename
en tant que'codistributed'
ou'distributed'
. Si vous spécifieztypename
en tant que'codistributed'
ou'distributed'
, le type sous-jacent par défaut du tableau retourné estdouble
.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 avanttypename
. Par exemple,X = zeros(3,datatype,'distributed')
crée une matrice distribuée de zéros de dimension 3 x 3 avec le type sous-jacentdatatype
.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 tableaucodistributed
oudistributed
.Si vous spécifiez
p
en tant que tableaucodistributed
oudistributed
, le type sous-jacent du tableau renvoyé est le même quep
.Pour voir d’autres syntaxes
codistributed
, consultezzeros (codistributed)
(Parallel Computing Toolbox).
Pour plus d’informations, consultez Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).
Historique des versions
Introduit avant R2006a
Voir aussi
Commande MATLAB
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