Question

我正在尝试将以下Matlab逻辑索引模式转换为Scala代码：

% x is an [Nx1] array of Int32
% y is an [Nx1] array of Int32
% myExpensiveFunction() processes batches of unique x.

ux = unique(x);
z = nan(size(x));
for i = 1:length(ux)
  idx = x == ux(i);
  z(idx) = myExpensiveFuntion(x(idx), y(idx));
end

假设我在Scala中使用val x: Array[Int]。这样做的最佳方式是什么？

编辑：为了澄清，我希望一次处理（x，y）批次，按唯一x进行分组，并返回一个结果（z），其中包含与初始输入。我愿意排序x，但最终需要回到原始的未排序顺序。我的主要要求是以清晰且合理有效的方式处理所有索引/映射/排序。

Answer 1

大部分内容在Scala中非常简单;唯一与众不同的是独特的x指数。在Scala中你会用`groupBy'做到这一点。由于这是一个非常重要的索引方法，我只是一直放弃并一直使用索引：

val z = Array.fill(x.length)(Double.NaN)
x.indices.groupBy(i => x(i)).foreach{ case (xi, is) =>
  is.foreach(i => z(i) = myExpensiveFunction(xi, y(i)))
}
z

假设您可以忍受缺少向量myExpensiveFunction的向量。如果没有，

val z = Array.fill(x.length)(Double.NaN)
x.indices.groupBy(i => x(i)).foreach{ case (xi, is) =>
  val xs = Array.fill(is.length)(xi)
  val ys = is.map(i => y(i)).toArray
  val zs = myExpensiveFunction(xs, ys)
  is.foreach(i => z(i) = zs(i))
}
z

这不是在Scala中进行计算的最自然的方式，也不是最有效的方法，但是如果你的昂贵功能很昂贵，你就不关心效率，而且它是最接近字面翻译的。

（将matlab算法翻译成几乎所有其他内容都涉及一定程度的痛苦或重新思考，因为matlab中的“自然”计算与大多数其他语言中的“自然”计算不同。）

Answer 2

重点是让Matlab的unique正确。一个简单的解决方案是使用Set来确定唯一值：

val occurringValues = x.toSet

occurringValues.foreach{ value =>
  val indices = x.indices.filter(i => x(i) == value)
  for (i <- indices) {
    z(i) = myExpensiveFunction(x(i), y(i))
  }
}

注意：我假设可以将myExpensiveFunction更改为按元素操作...

Answer 3

scala> def process(xs: Array[Int], ys: Array[Int], f: (Seq[Int], Seq[Int]) => Double): Array[Double] = {
     |   val ux = xs.distinct
     |   val zs = Array.fill(xs.size)(Double.NaN)
     |   for(x <- ux) {
     |     val idx = xs.indices.filter{ i => xs(i) == x }
     |     val res = f(idx.map(xs), idx.map(ys))
     |     idx foreach { i => zs(i) = res }
     |   }
     |   zs
     | }
process: (xs: Array[Int], ys: Array[Int], f: (Seq[Int], Seq[Int]) => Double)Array[Double]

scala> val xs = Array(1,2,1,2,3)
xs: Array[Int] = Array(1, 2, 1, 2, 3)

scala> val ys = Array(1,2,3,4,5)
ys: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val f = (a: Seq[Int], b: Seq[Int]) => a.sum/b.sum.toDouble
f: (Seq[Int], Seq[Int]) => Double = <function2>

scala> process(xs, ys, f)
res0: Array[Double] = Array(0.5, 0.6666666666666666, 0.5, 0.6666666666666666, 0.6)

Scala逻辑索引与理解

3 个答案: