zeros

모두 0으로 구성된 배열 생성

구문

X = zeros

X = zeros(n)

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

X = zeros(sz)

X = zeros(___,typename)

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

설명

X = zeros는 스칼라 0을 반환합니다.

X = zeros(n)은 0으로 구성된 n×n 행렬을 반환합니다.

X = zeros(sz1,...,szN)은 0으로 구성된 sz1×...×szN 배열을 반환합니다. 여기서 sz1,...,szN은 각 차원의 크기를 나타냅니다. 예를 들어, zeros(2,3)은 2×3 행렬을 반환합니다.

X = zeros(sz)는 0으로 구성된 배열을 반환합니다. 여기서 크기 벡터 sz는 size(X)를 정의합니다. 예를 들어, zeros([2 3])은 2×3 행렬을 반환합니다.

X = zeros(___,typename)은 데이터형이 typename인 0의 배열을 반환합니다. 예를 들어, zeros('int8')은 스칼라 8비트 정수 0을 반환합니다. 위에 열거된 구문의 모든 입력 인수와 사용할 수 있습니다.

X = zeros(___,'like',p)는 p와 유사한, 즉 데이터형(클래스), 희소성, 실수/복소수 여부가 p와 동일한 0의 배열을 반환합니다. typename이나 'like'를 지정할 수는 있지만 둘을 같이 지정할 수는 없습니다.

예제

0으로 구성된 행렬

0으로 구성된 4×4 행렬을 만듭니다.

X = zeros(4)

X = 4×4

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

0으로 구성된 3차원 배열

0으로 구성된 2×3×4 배열을 만듭니다.

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

ans = 1×3

     2     3     4

기존 배열의 크기 복제

기존 배열과 크기가 동일한 0의 배열을 만듭니다.

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

X = 3×2

     0     0
     0     0
     0     0

앞의 두 줄의 코드는 다음과 같이 한 줄로 표현하는 것이 보통입니다.

X = zeros(size(A));

0으로 구성된 데이터형 지정

32비트 부호 없는 정수를 요소로 갖는 0의 1×3 벡터를 만듭니다.

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

X = 1x3 uint32 row vector

   0   0   0

class(X)

ans = 
'uint32'

기존 배열의 실수/복소수 여부 복제하기

실수 값이 아닌, 기존 배열과 유사한 복소수 스칼라 0을 만듭니다.

먼저, 복소수 벡터를 만듭니다.

p = [1+2i 3i];

p와 유사한 복소수 스칼라 0을 만듭니다.

X = zeros('like',p)

X = 0.0000 + 0.0000i

기존 배열의 희소성 복제

10×10 희소 행렬을 만듭니다.

p = sparse(10,10,pi);

p와 유사하며 모든 요소가 0인 2×3 희소 행렬을 만듭니다.

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

X = 
   All zero sparse: 2x3

기존 배열의 크기와 데이터형 복제

8비트 부호 없는 정수로 구성된 2×3 배열을 만듭니다.

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

크기와 데이터형이 p와 동일한 0의 배열을 만듭니다.

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

X = 2x3 uint8 matrix

   0   0   0
   0   0   0

class(X)

ans = 
'uint8'

분산 배열 복제

Parallel Computing Toolbox™가 있는 경우, 기본 데이터형이 int8인, 0으로 구성된 1000×1000 분산 배열을 만듭니다. distributed 데이터형의 경우, 'like' 구문은 주 데이터형뿐만 아니라 기본 데이터형도 복제합니다.

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

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

크기, 주 데이터형, 기본 데이터형이 p와 동일한 0의 배열을 만듭니다.

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

class(X)

ans =

    'distributed'

underlyingType(X)

ans =

    'int8'

입력 인수

n — 정사각 행렬의 크기

정수 값

정사각 행렬의 크기로, 정수 값으로 지정됩니다.

• n이 0이면 X는 빈 행렬이 됩니다.

• n이 음수이면 0으로 처리됩니다.

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

sz1,...,szN — 각 차원의 크기(개별 인수)

정수 값

각 차원의 크기로, 정수 값으로 구성된 개별 인수로 지정됩니다.

• 크기가 0인 차원이 있을 경우 X는 빈 배열이 됩니다.

• 크기가 음수인 차원이 있을 경우 0으로 처리됩니다.

• zeros는 세 번째 차원부터는 크기가 1인 차원을 무시합니다. 예를 들어, zeros(3,1,1,1)은 0으로 구성된 3×1 벡터를 생성합니다.

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

sz — 각 차원의 크기(행 벡터)

정수 값

각 차원의 크기로, 정수 값으로 구성된 행 벡터로 지정됩니다. 이 벡터의 요소는 각각 해당하는 차원의 크기를 나타냅니다.

• 크기가 0인 차원이 있을 경우 X는 빈 배열이 됩니다.

• 크기가 음수인 차원이 있을 경우 0으로 처리됩니다.

• zeros는 세 번째 차원부터는 크기가 1인 차원을 무시합니다. 예를 들어, zeros([3 1 1 1])은 0으로 구성된 3×1 벡터를 생성합니다.

예: sz = [2 3 4]는 2×3×4 배열을 생성합니다.

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

typename — 생성할 데이터형(클래스)

'double' (디폴트 값) | 'single' | 'logical' | 'int8' | 'uint8' | ...

생성할 데이터형(클래스)으로, 'double', 'single', 'logical','int8', 'uint8', 'int16', 'uint16', 'int32', 'uint32', 'int64', 'uint64'나, 또는 zeros를 지원하는 다른 클래스의 이름으로 지정됩니다.

p — 생성할 배열의 프로토타입

배열

생성할 배열의 프로토타입으로, 배열로 지정됩니다.

데이터형: double | single | logical | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
복소수 지원 여부: 예

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

차원은 음이 아닌 실수형 정수여야 합니다.

GPU 코드 생성

GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 차원은 음이 아닌 실수형 정수여야 합니다.

HDL 코드 생성

HDL Coder™를 사용하여 FPGA나 ASIC 설계용의 Verilog 코드나 VHDL 코드를 생성할 수 있습니다.

차원은 음이 아닌 실수형 정수여야 합니다.

스레드 기반 환경

MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• typename을 'gpuArray'로 지정할 수 있습니다. typename을 'gpuArray'로 지정하는 경우 배열의 디폴트 기본 유형은 double입니다.

  기본 유형 datatype을 갖는 GPU 배열을 만들려면 typename 앞에 추가 인수로 기본 유형을 지정하십시오. 예를 들어 X = zeros(3,datatype,'gpuArray')는 기본 유형이 datatype이고 0으로 구성된 3×3 GPU 배열을 만듭니다.

  기본 유형 datatype은 다음 옵션 중 하나로 지정할 수 있습니다.

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• 숫자형 변수 p를 gpuArray로 지정할 수도 있습니다.

  p를 gpuArray로 지정하는 경우 반환되는 배열의 기본 유형은 p와 같습니다.

자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• typename을 'codistributed' 또는 'distributed'로 지정할 수 있습니다. typename을 'codistributed' 또는 'distributed'로 지정하면 반환된 배열의 디폴트 기본 유형은 double입니다.

  기본 유형 datatype을 갖는 분산 배열 또는 공동분산 배열을 만들려면 typename 앞에 추가 인수로 기본 유형을 지정하십시오. 예를 들어 X = zeros(3,datatype,'distributed')는 기본 유형이 datatype이고 0으로 구성된 3x3 분산 행렬을 만듭니다.

  기본 유형 datatype은 다음 옵션 중 하나로 지정할 수 있습니다.

  • 'double'

  • 'single'

  • 'logical'

  • 'int8'

  • 'uint8'

  • 'int16'

  • 'uint16'

  • 'int32'

  • 'uint32'

  • 'int64'

  • 'uint64'

• 또한 p를 codistributed 또는 distributed 배열로 지정할 수도 있습니다.

  p를 codistributed 또는 distributed 배열로 지정하는 경우 반환되는 배열의 기본 유형은 p와 같습니다.

• 추가적인 codistributed 구문을 보려면 zeros (codistributed) (Parallel Computing Toolbox) 함수를 참조하십시오.

자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

eye | ones | rand | complex | false | size

도움말 항목

• Class Support for Array-Creation Functions
• 사전할당(Preallocation)

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