bsxfun:

bsxfun可以对矩阵A和矩阵B进行对应元素的fun函数操作。其中，fun是任何标量输入输出的二元操作的函数，例如基本的加减乘除，三角函数，大小比较，以及其他任何符合条件的自定义函数。

C = bsxfun(fun,A,B) applies the element-by-element binary operation specified by the function handle fun to arrays A and B, with singleton expansion enabled. fun can be one of the following built-in functions:

注意，fun不能是符号，例如+，*之类，这些符号都有对应的函数名。例如+ 对应 plus， >= 对应 ge，等等。

一般来说，如果两个矩阵一样大，我们可以直接通过 A+B 这样的方式一样实现，但是bsxfun有一个优点，就是当A，B中任何一维长度为1的时候，函数会自动将该维度和另一个矩阵对应维度的每一行（列）进行运算。如果我们自己进行这样的操作，我们或者要使用循环，或者要使用repmat来扩展矩阵，这都比bsxfun在底层内部实现慢很多，或者要消耗更多内存。

注意：A,B的维数必须要么相等，要么为1. 当其中一个元素的维数=1时，系统自动将其扩展为另一元素的维数

The corresponding dimensions of A and B must be equal to each other or equal to one. Whenever a dimension of A or B is singleton (equal to one), bsxfun virtually replicates the array along that dimension to match the other array. In the case where a dimension of A or B is singleton, and the corresponding dimension in the other array is zero, bsxfun virtually diminishes the singleton dimension to zero.

The size of the output array C is equal to:
max(size(A),size(B)).*(size(A)>0 & size(B)>0).

For example： 如何将一个矩阵的每行或每列元素分别扩大不同的倍数？如[1 2 3;4 5 6 ;7 8 9],第一列元素乘以1，第二列元素以2，第三列元素乘以4。
利用bsxfun函数，可以给出下列代码：

a = [1,2,3;

4,5,6;

7,8,9];
acol = bsxfun(@times,a,[1 2 4])

此处bsxfun函数将[1 2 4]扩展为3*3矩阵[1 2 4; 1 2 4; 1 2 4]，每个元素与a中对应元素相乘。得到

[1  4  12

4  10  24

7  16  36]

[转]Matlab：用内建函数代替for循环_cairo_新浪博客

http://blog.sina.com.cn/s/blog_83b901bd0101ea8l.html

[转载]matlab学习笔记  函数bsxfun  repmat_yoki_新浪博客

http://blog.sina.com.cn/s/blog_780976a001012m0a.html

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arrayfun:

Apply function to each element of array

利用arrayfun函数可以避免无谓的循环，从而大大提高代码的简介性。
1、A=ARRAYFUN(FUN, B)
FUN是函数句柄，对B中的每一个元素调用FUN函数(计算顺序随意)，结果存放于A中，size(A)==size(B)
FUN函数可接受numeric, logical, char, struct, cell的自变量类型。
2、[A, B, ...] = ARRAYFUN(FUN, C, ...)
FUN函数的返回值是一个向量，对B中的每一个元素调用FUN函数,计算结果放在A,B…中。
3、 A = ARRAYFUN(FUN, B, C,  ...)
FUN函数接受参数不唯一，分别调用B, C,  ...中的元素，A(i,j...)=Fun(B(i,j...),C(i,j,...)...)，
B,C...大小必须相等。
例1、Fun调用B中的一个数值
>> s=[1 2;3 4];
>> f=@(x) x^2;
>> arrayfun(f,s)
ans =
     1     4
     9    16

例2、Fun的接受参数是一个向量
>> ss=num2cell(s,2);
>> f=@(x) sum(x{:}.^2);
>> arrayfun(f,ss)
ans =
     5
    25

例3、Fun函数返回值是向量
>> F=@(x) x{:}.^2;
>> cell2mat(arrayfun(F,ss,'UniformOutput',false))
ans =
     1     4
     9    16

例4、Fun函数参数不唯一
>> f=@(x,y) x^2+y^2;
>> [X,Y]=meshgrid(-2:2,-1:5);
>> Z=arrayfun(f,X,Y);
>> mesh(X,Y,Z)

例5、Fun函数的参数不唯一，而且都是向量
>> F=@(f,h)sum(diff(f{:}).^2)+sum(diff(h{:}).^2);
>> f=[1,2,3;3,4,5;1,2,5];
>> h=[2,4;4,5;];
>> ff=num2cell(f,2);
>> hh=num2cell(h,2);
>> fff=repmat(ff',length(hh),1);
>> hhh=repmat(hh,1,length(ff));
>> arrayfun(F,fff,hhh)
ans =
     6     6    14
     3     3    11
C2=num2cell(A)是把A中的每一个元素作为cell的元素，这样每个元素是一个数；C2=num2cell(A,1)是把矩阵A的每一列作为cell的元素，这样cell的每个元素是一个列向量。同样的还有C2=num2cell(A,2)表示把A中的每一行作为一个cell元素

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cellfun:

和arrayfun的用法类似，不过是对cell的对应元素进行操作。

structfun:

类似的用法，对结构体S的所有域进行func操作。

spfun:

这个函数可以对一个稀疏矩阵S的每个有值的元素进行fun操作。

这个函数的用途不仅仅是可以提升速度，更重要的是能够保持返回的f中，没有数据的地方依然为0. 例如：

S =
(1,1) 1
(2,2) 2
(3,3) 3
(4,4) 4
f =
(1,1) 2.7183
(2,2) 7.3891
(3,3) 20.0855
(4,4) 54.5982
而直接运行

的话，没有数据的地方都变成1了。

ans =
2.7183 1.0000 1.0000 1.0000
1.0000 7.3891 1.0000 1.0000
1.0000 1.0000 20.0855 1.0000
1.0000 1.0000 1.0000 54.5982