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zeros

すべての要素が 0 の配列の作成

構文

X = zeros

X = zeros(n)

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

X = zeros(sz)

X = zeros(___,typename)

X = zeros(___,like=p)

説明

X = zeros はスカラー 0 を返します。

X = zeros(n) は、ゼロの n 行 n 列の行列を返します。

X = zeros(sz1,...,szN) は、sz1×...×szN のゼロの配列を返します。ここで sz1,...,szN はそれぞれの次元のサイズを示します。たとえば、zeros(2,3) は 2 行 3 列の行列を返します。

X = zeros(sz) はゼロの配列を返します。サイズ ベクトル sz は size(X) を定義します。たとえば、zeros([2 3]) は 2 行 3 列の行列を返します。

X = zeros(___,typename) は、データ型が typename のゼロの配列を返します。たとえば、zeros("int8") は 8 ビット整数のスカラー 0 を返します。前述の構文の入力引数のいずれかを使用できます。

X = zeros(___,like=p) は、p のような、すなわちデータ型 (クラス)、スパース性および実数/複素数の区別が p と同じである、ゼロの配列を返します。typename と like のどちらか一方を指定できます。

例

ゼロの行列

4 行 4 列のゼロ行列を作成します。

X = zeros(4)

X = 4×4

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

3 次元のゼロの配列

2×3×4 のゼロの配列を作成します。

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

ans = 1×3

     2     3     4

既存の配列からサイズをクローン

既存の配列と同じサイズのゼロの配列を作成します。

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

X = 3×2

     0     0
     0     0
     0     0

上記の 2 行のコードを 1 行にまとめた一般的なパターンを次に示します。

X = zeros(size(A));

ゼロのデータ型の指定

要素が 32 ビット符号なしの整数である 1 行 3 列のゼロのベクトルを作成します。

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

X = 1×3 uint32 row vector

   0   0   0

class(X)

ans = 
'uint32'

既存の配列から実数/複素数をクローン

既存の配列のように、実数値ではなく複素数のスカラー 0 を作成します。

最初に、複素数ベクトルを作成します。

p = [1+2i 3i];

p のような複素数であるスカラー 0 を作成します。

X = zeros(like=p)

X = 
0.0000 + 0.0000i

既存の配列からスパース性をクローン

10 行 10 列のスパース行列を作成します。

p = sparse(10,10,pi);

p のようなスパースである 2 行 3 列のゼロの行列を作成します。

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

X = 2×3 sparse double matrix
   All zero

既存の配列からサイズとデータ型をクローン

8 ビット符号なし整数の 2 行 3 列の配列を作成します。

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

p とサイズおよびデータ型が同じであるゼロの配列を作成します。

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

X = 2×3 uint8 matrix

   0   0   0
   0   0   0

class(X)

ans = 
'uint8'

分散配列をクローン

Parallel Computing Toolbox™ を利用できる場合、基となるデータ型に int8 を指定して、1000 行 1000 列のゼロの分散配列を作成します。distributed データ型の場合、like 構文は、主なデータ型に加えて基となるデータ型もクローンします。

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

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

サイズ、主なデータ型および基となるデータ型が p と同じであるゼロの配列を作成します。

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

ans =

    'distributed'

underlyingType(X)

ans =

    'int8'

入力引数

n — 正方行列のサイズ

整数値

正方行列のサイズ。整数値として指定します。

• n が 0 の場合、X は空の行列です。

• n が負の場合、0 として扱われます。

データ型: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz1,...,szN — 各次元のサイズ (個別の引数として指定)

整数値

各次元のサイズ。整数値の個別の引数として指定します。

• いずれかの次元のサイズが 0 の場合、X は空の配列です。

• いずれかの次元のサイズが負の場合、そのサイズは 0 として扱われます。

• 2 番目より後の次元のサイズが 1 の場合、それらの次元は zeros で無視されます。たとえば、zeros(3,1,1,1) は 3 行 1 列のゼロのベクトルを生成します。

データ型: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz — 各次元のサイズ (行ベクトルとして指定)

整数値

各次元のサイズ。整数値の行ベクトルとして指定します。このベクトルの各要素は対応する次元のサイズを示します。

• いずれかの次元のサイズが 0 の場合、X は空の配列です。

• いずれかの次元のサイズが負の場合、そのサイズは 0 として扱われます。

• 2 番目より後の次元のサイズが 1 の場合、それらの次元は zeros で無視されます。たとえば、zeros([3 1 1 1]) は 3 行 1 列のゼロのベクトルを生成します。

例: sz = [2 3 4] は、2×3×4 の配列を作成します。

データ型: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

typename — 作成するデータ型 (クラス)

"double" (既定値) | "single" | "logical" | "int8" | "uint8" | ...

作成するデータ型 (クラス)。"double"、"single"、"logical"、"int8"、"uint8"、"int16"、"uint16"、"int32"、"uint32"、"int64"、"uint64" のいずれかとして指定するか、zeros をサポートする別のクラスの名前を指定します。

p — 作成する配列のプロトタイプ

配列

作成する配列のプロトタイプ。配列として指定します。

データ型: double | single | logical | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
複素数のサポート: あり

出力引数

X — ゼロの配列

スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列

ゼロの配列。スカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として返されます。

拡張機能

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:

次元は非負の実数の整数でなければなりません。空の次元はサポートされていません。

GPU コード生成

GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限:

使用上の注意および制限については、「C/C++ コード生成」セクションを参照してください。GPU コード生成にも同じ制限が適用されます。

HDL コード生成

HDL Coder™ を使用して FPGA 設計および ASIC 設計のための VHDL、Verilog および SystemVerilog のコードを生成します。

次元は非負の実数の整数でなければなりません。

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。

zeros 関数は GPU 配列入力をサポートしますが、次の使用上の注意および制限があります。

• typename を 'gpuArray' として指定できます。typename を 'gpuArray' として指定する場合、配列の基となる型は既定では double になります。

  基となる型が datatype の GPU 配列を作成するには、typename の前に追加の引数として基となる型を指定します。たとえば、X = zeros(3,datatype,'gpuArray') は、基となる型が datatype の 0 から成る 3 行 3 列の GPU 配列を作成します。

  基となる型 datatype は次のオプションのいずれかとして指定できます。

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• 数値変数 p についても、gpuArray として指定できます。

  p を gpuArray として指定する場合、返される配列の基となる型は p と同じになります。

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。

使用上の注意および制限:

• typename を 'codistributed' または 'distributed' として指定できます。typename を 'codistributed' または 'distributed' として指定する場合、返される配列の基となる型は既定では double になります。

  基となる型が datatype の分散配列または対話型分散配列を作成するには、typename の前に追加の引数として基となる型を指定します。たとえば、X = zeros(3,datatype,'distributed') は、基となる型が datatype の 0 から成る 3 行 3 列の分散行列を作成します。

  基となる型 datatype は次のオプションのいずれかとして指定できます。

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• p についても、codistributed または distributed の配列として指定できます。

  p を codistributed または distributed の配列として指定する場合、返される配列の基となる型は p と同じになります。

• codistributed の追加の構文の詳細については、zeros (codistributed) (Parallel Computing Toolbox) を参照してください。

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

eye | ones | rand | createArray | complex | false | size

トピック

• 配列作成関数に対するクラス サポート
• 事前割り当て