Matlab中的字符串和字符有什么区别？

Question

MATLAB中字符串和字符类有什么区别？

a = 'AX'; % This is a character.
b = string(a) % This is a string.

Answer 1

该文档建议:

在MATLAB®中有两种表示文本的方法.您可以将文本存储在字符数组中.典型的用途是将短文本存储为字符向量.从Release 2016b开始,您还可以在字符串数组中存储多个文本.字符串数组提供了一组用于处理文本作为数据的函数.

这就是两种表示方式的不同之处:

• 元素访问.为了表示char不同长度的矢量,必须使用cell数组,例如ch = {'a', 'ab', 'abc'}.使用字符串,可以在实际数组中创建它们:str = [string('a'), string('ab'), string('abc')].但是,要直接索引字符串数组中的字符,必须使用大括号表示法:

  str{3}(2) % == 'b'
  

• 内存使用.字符使用与字符一样多的字节.string有开销:

  a = 'abc'
  b = string('abc')
  whos a b
  

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  Name      Size            Bytes  Class     Attributes
  
   a         1x3                 6  char                
   b         1x1               132  string
  

Answer 2

需要注意的一件重要的实际事情是，字符串和字符在与方括号交互时的行为不同。当来自 python 时，这可能会特别令人困惑。考虑以下示例：

\n\n

>>[\'asdf\' \'123\']\n\nans =\n\n    \'asdf123\'\n\n>> ["asdf" "123"]\n\nans = \n\n  1\xc3\x972 string array\n\n    "asdf"    "123"\n

\n

Answer 3

了解差异的最佳起点是文档。关键区别，如那里所述：

• 字符数组是字符序列，就像数值数组是数字序列一样。典型的用途是将短文本存储为字符向量，例如c = 'Hello World';.
• 字符串数组是文本片段的容器。字符串数组提供了一组将文本作为数据处理的函数。要将文本转换为字符串数组，请使用该string函数。

以下是有关它们差异的一些关键点：

• 它们是不同的类（即类型）：char与string. 因此，它们将为每个方法定义不同的方法集。考虑您想对文本进行何种操作，然后选择最能支持这些操作的操作。

• 由于 astring是一个容器类，请注意其大小与等效字符数组表示形式的不同之处。使用您的示例：

  >> a = 'AX'; % This is a character.
  >> b = string(a) % This is a string.
  >> whos
    Name      Size            Bytes  Class     Attributes
  
    a         1x2                 4  char                
    b         1x1               134  string
  

  请注意，string容器将其大小列为1x1（并在内存中占用更多字节），而字符数组，顾名思义，是一个1x2字符数组。

• 它们不能总是互换使用，您可能需要在两者之间进行转换以进行某些操作。例如，string对象不能用作结构索引的动态字段名称：

  >> s = struct('a', 1);
  >> name = string('a');
  >> s.(name)
  Argument to dynamic structure reference must evaluate to a valid field name.
  
  >> s.(char(name))
  
  ans =
  
       1
  

Answer 4

字符串确实有一点开销，但每个字符仍然增加 2 个字节。每 8 个字符后，变量的大小就会增加。红线是y=2x+127。

该图是使用以下命令创建的：

v=[];N=100;
for ct = 1:N
    s=char(randi([0 255],[1,ct]));
    s=string(s);
    a=whos('s');v(ct)=a.bytes;
end
figure(1);clf
plot(v)
xlabel('# characters')
ylabel('# bytes')
p=polyfit(1:N,v,1);
hold on
plot([0,N],[127,2*N+127],'r')
hold off