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zeros

Erstellen eines ausschließlich aus Nullen bestehenden Arrays

Syntax

X = zeros

X = zeros(n)

X = zeros(sz1,...,szN)

X = zeros(sz)

X = zeros(___,typename)

X = zeros(___,'like',p)

Beschreibung

X = zeros gibt den Skalar 0 zurück.

X = zeros(n) gibt eine nxn-Matrix aus Nullen zurück.

X = zeros(sz1,...,szN) gibt ein sz1x...xszN-Array aus Nullen zurück, wobei sz1,...,szN die Größe der jeweiligen Dimension angibt. Beispielsweise gibt zeros(2,3) eine 2x3-Matrix zurück.

X = zeros(sz) gibt ein Array aus Nullen zurück, wobei der Größenvektor sz size(X) definiert. Beispielsweise gibt zeros([2 3]) eine 2x3-Matrix zurück.

X = zeros(___,typename) gibt ein Array aus Nullen des Datentyps typename zurück. Beispielsweise gibt zeros('int8') eine skalare 8-Bit-Ganzzahl 0 zurück. Sie können ein beliebiges der Eingabeargumente aus den vorherigen Syntaxen verwenden.

X = zeros(___,'like',p) gibt ein Array aus Nullen zurück, z. B. p. Das heißt, es weist denselben Datentyp (Klasse), dieselbe dünne Besetzung und dieselbe Komplexität (reell oder komplex) wie p auf. Sie können entweder typename oder 'like' angeben.

Beispiele

Matrix aus Nullen

Erstellen Sie eine 4x4-Matrix aus Nullen.

X = zeros(4)

X = 4×4

     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0

Dreidimensionales Array aus Nullen

Erstellen Sie ein 2x3x4-Array aus Nullen.

X = zeros(2,3,4);
size(X)

ans = 1×3

     2     3     4

Klonen der Größe eines vorhandenen Arrays

Erstellen Sie ein Array aus Nullen, das dieselbe Größe hat wie ein vorhandenes Array.

A = [1 4; 2 5; 3 6];
sz = size(A);
X = zeros(sz)

X = 3×2

     0     0
     0     0
     0     0

Es ist ein gängiges Muster, die beiden vorherigen Codezeilen zu einer einzigen Zeile zu kombinieren:

X = zeros(size(A));

Angeben eines Datentyps aus Nullen

Erstellen Sie einen 1x3-Vektor aus Nullen, dessen Elemente vorzeichenlose 32-Bit-Ganzzahlen sind.

X = zeros(1,3,'uint32')

X = 1x3 uint32 row vector

   0   0   0

class(X)

ans = 
'uint32'

Klonen der Komplexität eines vorhandenen Arrays

Erstellen Sie eine skalare 0, die genauso komplex ist wie ein vorhandenes Array und keine reellen Werte umfasst.

Erstellen Sie zunächst einen komplexen Vektor.

p = [1+2i 3i];

Erstellen Sie eine skalare 0, die genauso komplex ist wie p.

X = zeros('like',p)

X = 
0.0000 + 0.0000i

Klonen der dünnen Besetzung eines vorhandenen Arrays

Erstellen Sie eine dünn besetzte 10x10-Matrix.

p = sparse(10,10,pi);

Erstellen Sie eine 2x3-Matrix aus Nullen, die genauso dünn besetzt ist wie p.

X = zeros(2,3,'like',p)

X = 2x3 sparse double matrix
   All zero

Klonen der Größe und des Datentyps eines vorhandenen Arrays

Erstellen Sie ein 2x3-Array vorzeichenloser 8-Bit-Ganzzahlen.

p = uint8([1 3 5; 2 4 6]);

Erstellen Sie ein Array aus Nullen, das dieselbe Größe und denselben Datentyp hat wie p.

X = zeros(size(p),'like',p)

X = 2x3 uint8 matrix

   0   0   0
   0   0   0

class(X)

ans = 
'uint8'

Klonen eines verteilten Arrays

Wenn Sie mit der Parallel Computing Toolbox™ arbeiten, können Sie ein verteiltes 1000x1000-Array aus Nullen mit dem zugrunde liegenden Datentyp int8 erstellen. Für den Datentyp distributed klont die Syntax 'like' den zugrunde liegenden Datentyp zusätzlich zum primären Datentyp.

p = zeros(1000,'int8','distributed');

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 6 workers.

Erstellen Sie ein Array aus Nullen, das dieselbe Größe, denselben primären Datentyp und denselben zugrunde liegenden Datentyp hat wie p.

X = zeros(size(p),'like',p);

class(X)

ans =

    'distributed'

underlyingType(X)

ans =

    'int8'

Eingabeargumente

n — Größe der quadratischen Matrix

ganzzahliger Wert

Größe der quadratischen Matrix, angegeben als ganzzahliger Wert.

• Wenn n 0 ist, dann ist X eine leere Matrix.

• Wenn n negativ ist, wird der Wert wie 0 behandelt.

Datentypen: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz1,...,szN — Größe der jeweiligen Dimension (als separate Argumente)

ganzzahlige Werte

Größe der jeweiligen Dimension, angegeben als separate Argumente ganzzahliger Werte.

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension 0 ist, dann ist X ein leeres Array.

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension negativ ist, wird der Wert wie 0 behandelt.

• Jenseits der zweiten Dimension ignoriert zeros nachgeordnete Dimensionen mit einer Größe von 1. Beispielsweise generiert zeros(3,1,1,1) einen 3x1-Vektor aus Nullen.

Datentypen: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz — Größe der jeweiligen Dimension (als Zeilenvektor)

ganzzahlige Werte

Größe der jeweiligen Dimension, angegeben als Zeilenvektor ganzzahliger Werte. Jedes Element dieses Vektors gibt die Größe der entsprechenden Dimension an:

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension 0 ist, dann ist X ein leeres Array.

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension negativ ist, wird der Wert wie 0 behandelt.

• Jenseits der zweiten Dimension ignoriert zeros nachgeordnete Dimensionen mit einer Größe von 1. Beispielsweise generiert zeros([3 1 1 1]) einen 3x1-Vektor aus Nullen.

Beispiel: sz = [2 3 4] erstellt ein 2x3x4-Array.

Datentypen: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

typename — Zu erstellender Datentyp (Klasse)

'double' (Standardeinstellung) | 'single' | 'logical' | 'int8' | 'uint8' | ...

Zu erstellender Datentyp (Klasse), angegeben als 'double', 'single', 'logical', 'int8', 'uint8', 'int16', 'uint16', 'int32', 'uint32', 'int64', 'uint64' oder als Name einer anderen Klasse, die Unterstützung für Nullen (zeros) bereitstellt.

p — Prototyp eines zu erstellenden Arrays

Array

Prototyp eines zu erstellenden Arrays, angegeben als Array.

Datentypen: double | single | logical | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
Unterstützung komplexer Zahlen: Ja

Erweiterte Fähigkeiten

C/C++ Codegenerierung

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

Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:

Dimensionen müssen nichtnegative reelle Ganzzahlen sein. Leere Dimensionen werden nicht unterstützt.

GPU-Codegenerierung

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

Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:

Siehe die Verwendungshinweise und Einschränkungen im Abschnitt zur C/C++ Codegenerierung. Dieselben Einschränkungen gelten für die Grafikkarten-Codegenerierung.

HDL-Codegenerierung

Generieren von VHDL, Verilog und SystemVerilog Code für FPGA- und ASIC-Designs mit HDL Coder™.

Dimensionen müssen nichtnegative reelle Ganzzahlen sein.

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.

Diese Funktion 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 zeros unterstützt GPU-Array-Eingaben mit folgenden Verwendungshinweisen und Einschränkungen:

• Sie können typename als 'gpuArray' angeben. Wenn Sie typename als 'gpuArray' angeben, ist der standardmäßig zugrunde liegende Typ des Arrays double.

  Zum Erstellen eines Grafikkarten-Arrays mit dem zugrunde liegenden Typ datatype geben Sie den zugrunde liegenden Typ als zusätzliches Argument vor typename an. Beispielsweise erstellt X = zeros(3,datatype,'gpuArray') ein 3x3-Grafikkarten-Array aus Nullen mit dem zugrunde liegenden Typ datatype.

  Sie können den zugrunde liegenden Typ datatype als eine der folgenden Optionen angeben:

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• Sie können auch die numerische Variable p als gpuArray angeben.

  Wenn Sie p als gpuArray angeben, ist der zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays identisch mit p.

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™.

Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:

• Sie können typename als 'codistributed' oder 'distributed' angeben. Wenn Sie typename als 'codistributed' oder 'distributed' angeben, ist der standardmäßig zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays double.

  Zum Erstellen eines verteilten oder mitverteilten Arrays mit dem zugrunde liegenden Typ datatype geben Sie den zugrunde liegenden Typ als zusätzliches Argument vor typename an. Beispielsweise erstellt X = zeros(3,datatype,'distributed') eine verteilte 3x3-Matrix aus Nullen mit dem zugrunde liegenden Typ datatype.

  Sie können den zugrunde liegenden Typ datatype als eine der folgenden Optionen angeben:

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• Sie können auch p als mitverteiltes (codistributed) oder verteiltes (distributed) Array angeben.

  Wenn Sie p als mitverteiltes (codistributed) oder verteiltes (distributed) Array angeben, ist der zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays identisch mit p.

• Weitere mitverteilte (codistributed) Syntaxen finden Sie unter zeros (codistributed) (Parallel Computing Toolbox).

Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Versionsverlauf

Eingeführt vor R2006a

Siehe auch

eye | ones | rand | complex | false | size

Themen

• Class Support for Array-Creation Functions
• Preallocation