matlab 20x1 20x15cell变为20x15x20 double
时间: 2024-10-03 18:03:31 浏览: 68
MATLAB 中,如果你有一个大小为 20x1 的向量转换成一个 20x15 的单元格数组(cell array),每个元素都是另一个同样长度的向量,而你想将其所有内容合并成一个新的三维矩阵,其中每个单元格是一个 double 类型的 20 长度向量,你可以这样做:
```matlab
% 假设原始数据
vec = rand(20, 1); % 生成随机 20x1 向量
cell_array = repmat(vec, [1 15]); % 将其复制到 20x15 单元格
% 转换为 double 类型的三维矩阵
double_matrix = cellfun(@double, cell_array, 'UniformOutput', false); % 使用 cellfun 函数逐个将 cell 元素转化为 double
double_matrix = cat(3, double_matrix{:}); % 使用 cat 函数组合成 20x15x20 矩阵
```
这里首先通过 `repmat` 生成了包含每个原始向量的单元格数组,然后使用 `cellfun` 和 `'UniformOutput', false` 参数来保持向量结构,最后通过 `cat` 按第三维堆叠所有的向量。
相关问题
min z=5x_1+2x_2 s.t ■(30x_1+20x_2≤160@5x_1+x_2≤15@x_1≤4) x_1,x_2≥0代码matlab
% Define the objective function coefficients
f = [5; 2];
% Define the inequality constraints matrix and vector
A = [30 20; 5 1; 1 0];
b = [160; 15; 4];
% Define the lower bounds for the variables
lb = [0; 0];
% Use linprog function to solve the problem
[x, z] = linprog(f, -A, -b, [], [], lb);
% Print the solution
disp('The optimal solution is:');
disp(['x1 = ', num2str(x(1))]);
disp(['x2 = ', num2str(x(2))]);
disp(['z = ', num2str(z)]);
对下面的每一行代码进行注释data = imread('s.png'); jpg = rgb2gray(data); x = jpg/255 ; % Input, 28x28 a = ones(28,28); x = double(x); % x = a-x; figure imshow(x); y1 = Conv(x, W1); % Convolution, 20x20x20 y2 = ReLU(y1); % y3 = Pool(y2); % Pool, 10x10x20 y4 = reshape(y3, [], 1); % 2000 v5 = W5*y4; % ReLU, 360 y5 = ReLU(v5); % v = Wo*y5; % Softmax, 10 y = Softmax(v) %
% 读取一张名为's.png'的图像文件,并将其存储在变量'data'中
data = imread('s.png');
% 将'data'转换为灰度图像,并存储在变量'jpg'中
jpg = rgb2gray(data);
% 将'jpg'矩阵中的所有元素除以255,将像素值缩放到0和1之间,并存储在变量'x'中
x = jpg/255;
% 创建一个28x28的全1矩阵,并存储在变量'a'中
a = ones(28,28);
% 将'x'转换为双精度浮点型,并存储在变量'x'中
x = double(x);
% 将'a'矩阵中的所有元素减去'x'矩阵中的对应元素,并将结果存储在变量'x'中
% (该行代码被注释掉了,不会被执行)
% x = a-x;
% 在新的图像窗口中显示'x'矩阵中的图像
figure imshow(x);
% 对'x'矩阵进行卷积操作,使用权重矩阵'W1',并将结果存储在变量'y1'中
% 输出矩阵的大小为20x20x20
y1 = Conv(x, W1);
% 对'y1'矩阵中的所有元素进行ReLU激活,将所有负值置为0,并将结果存储在变量'y2'中
y2 = ReLU(y1);
% 对'y2'矩阵进行最大池化操作,将每个2x2的子矩阵中的最大值作为该子矩阵的值,
% 并将结果存储在变量'y3'中
% 输出矩阵的大小为10x10x20
y3 = Pool(y2);
% 将'y3'矩阵转换为一个2000维的列向量,并将结果存储在变量'y4'中
y4 = reshape(y3, [], 1);
% 使用权重矩阵'W5'对'y4'进行矩阵乘法操作,并将结果存储在变量'v5'中
% 输出矩阵的大小为360x1
v5 = W5*y4;
% 对'v5'矩阵中的所有元素进行ReLU激活,将所有负值置为0,并将结果存储在变量'y5'中
y5 = ReLU(v5);
% 使用权重矩阵'Wo'对'y5'进行矩阵乘法操作,得到一个10维的列向量,并将结果存储在变量'v'中
% 输出矩阵的大小为10x1
v = Wo*y5;
% 对'v'矩阵中的所有元素进行Softmax操作,并将结果存储在变量'y'中
y = Softmax(v);
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