rad2deg

R2026b

Konvertieren eines Winkel von Radiant in Grad

Syntax

D = rad2deg(R)

Beschreibung

D = rad2deg(R) konvertiert für jedes Element von R die Winkeleinheiten vom Radianten in Grad.

Beispiele

pi in Grad

Konvertieren Sie pi in Grad.

D = rad2deg(pi)

D = 
180

Sphärische Distanz

Geben Sie den mittleren Radius der Erde und die Distanz zwischen München und Bangalore an, auf der Erdoberfläche in Kilometern gemessen. Berechnen Sie die sphärische Distanz zwischen München und Bangalore in Grad.

dist = 7194;
radEarth = 6371;
R = dist/radEarth;
D = rad2deg(R)

D = 
64.6972

Eingabeargumente

R — Winkel in Radiant

Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array

Winkel in Radiant, angegeben als Skalar, Vektor, Matrix oder mehrdimensionales Array. Wenn R komplexe Elemente enthält, konvertiert rad2deg die Real- und Imaginärteile unabhängig voneinander.

Datentypen: single | double
Unterstützung komplexer Zahlen: Ja

Ausgabeargumente

D — Winkel in Grad

Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array

Winkel in Grad, zurückgegeben als Skalar, Vektor, Matrix oder mehrdimensionales Array. D weist dieselbe Größe wie R auf.

Erweiterte Fähigkeiten

Tall Arrays

Rechnen mit Arrays, die mehr Zeilen haben, als in den Speicher passen.

Die Funktion rad2deg bietet vollständige Unterstützung für Tall-Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Tall-Arrays.

C/C++ Codegenerierung
Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.

GPU-Codegenerierung
Generieren von CUDA® Code für NVIDIA® Grafikprozessoren mit dem GPU Coder™.

Thread-Based Environment

Führen Sie mithilfe von MATLAB® backgroundPool den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool schneller.

Die Funktion rad2deg bietet vollständige Unterstützung für Thread-basierte Umgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

GPU-Arrays

Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.

Die Funktion rad2deg bietet vollständige Unterstützung für Grafikkarten-Arrays. Zum Ausführen der Funktion auf einer Grafikkarte geben Sie die Eingabedaten als gpuArray (Parallel Computing Toolbox) an. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Verteilte Arrays

Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.

Die Funktion rad2deg bietet vollständige Unterstützung für verteilte Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Versionsverlauf

Eingeführt in R2015b

Siehe auch

deg2rad