ipermute

配列の次元の並べ替えの逆操作を行います。

構文

A = ipermute(B,dimorder)

説明

A = ipermute(B,dimorder) は配列 B の次元をベクトル dimorder によって指定された順序で並べ替え、B = permute(A,dimorder) となります。つまり、入力配列の i 番目の次元は出力配列の次元 dimorder(i) になります。

例

3 次元配列

4×3×2 の配列 B を作成し、次元の順序 [3 1 2] に従って逆置換を計算します。

rng default
B = rand(4,3,2)

B = 
B(:,:,1) =

    0.8147    0.6324    0.9575
    0.9058    0.0975    0.9649
    0.1270    0.2785    0.1576
    0.9134    0.5469    0.9706


B(:,:,2) =

    0.9572    0.4218    0.6557
    0.4854    0.9157    0.0357
    0.8003    0.7922    0.8491
    0.1419    0.9595    0.9340

A = ipermute(B,[3 1 2])

A = 
A(:,:,1) =

    0.8147    0.9572
    0.6324    0.4218
    0.9575    0.6557


A(:,:,2) =

    0.9058    0.4854
    0.0975    0.9157
    0.9649    0.0357


A(:,:,3) =

    0.1270    0.8003
    0.2785    0.7922
    0.1576    0.8491


A(:,:,4) =

    0.9134    0.1419
    0.5469    0.9595
    0.9706    0.9340

逆置換 A は、同じ次元の順序を使用して並べ替えを行ったときに、その結果が元の配列 B と等しくなるような配列です。

C = permute(A,[3 1 2])

C = 
C(:,:,1) =

    0.8147    0.6324    0.9575
    0.9058    0.0975    0.9649
    0.1270    0.2785    0.1576
    0.9134    0.5469    0.9706


C(:,:,2) =

    0.9572    0.4218    0.6557
    0.4854    0.9157    0.0357
    0.8003    0.7922    0.8491
    0.1419    0.9595    0.9340

入力引数

B — 入力配列

ベクトル | 行列 | 多次元配列

入力配列。ベクトル、行列または多次元配列として指定します。

dimorder — 次元の順序

行ベクトル

次元の順序。入力配列の次元を表す一意の正の整数要素をもつ行ベクトルとして指定します。

拡張機能

tall 配列

メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

この関数は tall 配列を制限付きでサポートしています。

tall 次元 (次元 1) の並べ替えはサポートされていません。

詳細については、メモリに収まらないデータの tall 配列を参照してください。

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• dimorder は固定サイズの行ベクトルでなければなりません。

• B が異種混合 cell 配列の場合、dimorder は定数でなければなりません。異種混合 cell 配列の詳細については、cell 配列のコード生成 (MATLAB Coder)を参照してください。

スレッドベースの環境

MATLAB® の backgroundPool を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool を使用してコードを高速化します。

この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

ipermute 関数は、GPU 配列を完全にサポートします。GPU 上で関数を実行するには、入力データを gpuArray (Parallel Computing Toolbox) として指定します。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

分散配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。

この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

permute | reshape | shiftdim | transpose