ndims

배열의 차원 수

구문

N = ndims(A)

설명

N = ndims(A)는 배열 A의 차원 수를 반환합니다. 차원 수는 항상 2보다 크거나 같습니다. 이 함수는 후행 한원소(singleton) 차원을 무시하며, 이러한 차원에 대해서는 size(A,dim) = 1입니다.

예제

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벡터의 차원 구하기

라이브 스크립트 열기

행 벡터를 만듭니다.

A = 1:5;

벡터의 차원 수를 구합니다.

ndims(A)

ans = 2

벡터의 크기는 1×5이므로 결과는 2입니다.

셀형 배열의 차원 구하기

라이브 스크립트 열기

문자형 벡터로 구성된 셀형 배열을 만듭니다.

A{1,1,1} = 'cell_1';
A{1,1,2} = 'cell_2';
A{1,1,3} = 'cell_3'

A = 1x1x3 cell array
A(:,:,1) = 

    {'cell_1'}


A(:,:,2) = 

    {'cell_2'}


A(:,:,3) = 

    {'cell_3'}

셀형 배열의 차원 수를 구합니다.

ndims(A)

ans = 3

셀형 배열의 크기는 1×1×3이므로 결과는 3입니다.

입력 인수

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`A` — 입력 배열
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열 | 테이블 | 타임테이블

입력 배열로, 스칼라, 벡터, 행렬, 다차원 배열, table형 또는 timetable형으로 지정됩니다.

알고리즘

배열의 차원 수는 배열의 크기 벡터의 길이와 같습니다. 즉, ndims(A) = length(size(A))입니다.

확장 기능

tall형 배열
메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

이 함수는 tall형 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

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

HDL 코드 생성
HDL Coder™를 사용하여 FPGA 및 ASIC 설계를 위한 VHDL, Verilog 및 SystemVerilog 코드를 생성할 수 있습니다.

스레드 기반 환경
MATLAB®의 `backgroundPool`을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 `ThreadPool`을 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.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 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.

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

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

size | length

ndims

구문

설명

예제

벡터의 차원 구하기

셀형 배열의 차원 구하기

입력 인수

A — 입력 배열 스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열 | 테이블 | 타임테이블

알고리즘

확장 기능

tall형 배열 메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

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

HDL 코드 생성 HDL Coder™를 사용하여 FPGA 및 ASIC 설계를 위한 VHDL, Verilog 및 SystemVerilog 코드를 생성할 수 있습니다.

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

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

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