Matlab:基于子矩阵重塑大矩阵的最佳方法是什么?

时间:2015-07-29 09:03:00

标签: matlab matrix reshape

我有一个 250 -by- 200 的大矩阵。其内部是 50 -by- 50 较小 5 -by- 4 矩阵。

重塑矩阵的最佳方法是什么,使2500 5 -by- 4 较小的矩阵相互水平对齐?因此,大矩阵的结束维度应 5 -by- 10000

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以使用mat2cell,然后使用reshape,最后使用cell2mat返回矩阵。出于演示目的,我使用了变量nm。它们对于你的矩阵来说都是50。

以下代码按照您在评论中阐明的方式进行排序:

n = 3;                          % rows
m = 2;                          % columns

A = reshape(1:20,[5,4]);        % generate some data
M = repmat(A,n,m);              % create the large matrix

X = mat2cell(M,repmat(5,1,n),repmat(4,1,m))
X = reshape(X.',1,[])
X = cell2mat(X)

注意: reshape按列操作。因此,在使用X之前,我们需要使用.'transpose转置reshape,如上面的代码所示。

答案 1 :(得分:2)

Matlab的reshape函数非常方便(快速),但总是读取和写入完整的列。因此,对于您的问题,还需要一些额外的步骤。

以下是如何做到这一点:

m = 5 % columns of submatrix
n = 4 % rows of submatrix
k = 50 % num submatrixes in matrix column
l = 50 % num submatrixes in matrix row
A = rand(m*k,n*l); % rand(250,200)

将矩阵重新整形为四维矩阵(尺寸x1,x2,x3,x4),其中每个子矩阵位于x1-x3平面中。然后,原始矩阵中的子矩阵列在x2方向上,子矩阵在x4方向上行。

B = reshape(A,[m,k,n,l]); % [4,50,5,50]

置换('转置')4D矩阵,以便每个子矩阵位于x1-x2平面中。 (reshape首先读取列,然后读取行,然后读取第3维等。)

C = permute(B,[1,3,4,2]); % For column-wise reshaping, use [1,3,2,4]

将4D矩阵重塑为所需的2D输出矩阵。

D = reshape(C,m,[]);

答案 2 :(得分:1)

以为我会添加另一种使用索引和一个内置函数zeros的方法。也许这种方式不会有任何不必要的错误检查或重塑操作。事实证明它更有效(见下文)。

%submatrix size
m = 5;
n = 4;
%repeated submatrix rows and cols
rep_rows = 50;
rep_cols = 50;
% big matrix
A = rand(m * rep_rows, n * rep_cols);
% create new matrix 
C = zeros(m, (n * rep_cols) * rep_rows);
for k = 1:rep_rows
   ind_cols = (n * rep_cols) * (k - 1) + 1: (n * rep_cols) * k;
   ind_rows = m * (k - 1) + 1: m * k;
   C(:, ind_cols) = A(ind_rows, :);
end

我决定在这里给出三个答案,并发现这种方法要快得多。这是测试代码:

% Bastian's approach
m = 5; % columns of submatrix
n = 4; % rows of submatrix
k = 50; % num submatrixes in matrix column
l = 50; % num submatrixes in matrix row
A = rand(m*k,n*l); % rand(250,200)
% start timing
tic
B = reshape(A,[m,k,n,l]); % [4,50,5,50]
C = permute(B,[1,3,4,2]); % For column-wise reshaping, use [1,3,2,4]
D = reshape(C,m,[]);
toc
% stop timing
disp('                ^^^ Bastian');

% Matt's approach
n = 50;                          % rows
m = 50;                          % columns
% start timing
tic
X = mat2cell(A,repmat(5,1,n),repmat(4,1,m));
X = reshape(X.',1,[]);
X = cell2mat(X);
toc
% stop timing
disp('                ^^^ Matt');

% ChisholmKyle
m = 5;
n = 4;
rep_rows = 50;
rep_cols = 50;
% start timing
tic
C = zeros(m, (n * rep_cols) * rep_rows);
for k = 1:rep_rows
   ind_cols = (n * rep_cols) * (k - 1) + 1: (n * rep_cols) * k;
   ind_rows = m * (k - 1) + 1: m * k;
   C(:,ind_cols) = A(ind_rows, :);
end
toc
% stop timing
disp('                ^^^ this approach');

这是我机器上的输出:

Elapsed time is 0.004038 seconds.
                ^^^ Bastian
Elapsed time is 0.020217 seconds.
                ^^^ Matt
Elapsed time is 0.000604 seconds.
                ^^^ this approach