我有一个布尔数组(根据以前的计算),我想从几个矩阵中选择相关的行。这就是为什么我需要适当的索引数组(以后再使用)的原因。在Matlab和python中,这很容易,但是我没有掌握正确的朱利安方式...
我知道DataFrames,但是想找到一个正统的矩阵和数组方式来做到这一点。
在Matlab中,我会说:
n= 9; temp= 1:n; A= 1.0 + temp;
someTest= mod(temp,2) == 0; % just a substitute of a more complex case
% now I have both someTest and A!
inds= find(someTest); Anew= A(inds,:);
% I got inds (which I need)!
我的工作是这样的:
n= 10; data= Array(1:n); A= 1.0 .+ data;
someTest= rem.(data,2) .== 0;
inds= [xy[2] for xy in zip(someTest,1:length(someTest)) if xy[1]]; # (*)
Anew= A[inds,:];
我假设有一种表达上述短语的较短方法。在v。0.6中,有find()函数,但是我对julia文档还没有很好的了解(我是一个非常新手)。
答案 0 :(得分:2)
您可以直接使用BitArray
来选择元素:
julia> A[someTest]
5-element Array{Float64,1}:
3.0
5.0
7.0
9.0
11.0
适合您的情况:
julia> A[someTest,:] == A[inds,:]
true
答案 1 :(得分:1)
find
在0.6中被重命名为findall
在Julia 1.0中。
要获取inds
,只需执行以下操作:
inds = findall(someTest)
您不必先计算中间变量someTest
,该中间变量将分配您不打算使用的数组。相反,您可以使用findall
直接通过谓词函数来进行测试。
inds = findall(x -> rem(x,2) == 0, data)
这将返回索引data
返回true的索引rem(x,2) == 0
。这样不会分配中间数组来查找索引,并且应该更快。
请注意,大多数情况下,您不需要在Julia中实现范围。范围已经是可迭代和可索引的。如有需要,它们会自动转换为Array
。 Array(1:n)
或collect(1:n)
通常是多余的,并且分配更多的内存。
答案 2 :(得分:0)
您的Matlab代码不起作用。 A
只是行向量(1x9矩阵),因此当您尝试执行A(inds, :)
时会出现错误:
>> Anew= A(inds,:)
Index in position 1 exceeds array bounds
(must not exceed 1).
但是,如果您只解决此问题,则可以使用逻辑索引或常规索引,以完全相同的方式在Matlab和Julia中解决问题:
Matlab(我确定这次是矩阵):
n = 9;
temp = (1:n).';
A = temp * (1:4);
inds = mod(temp,2) == 0;
>> A(inds, :) % using logical indices
ans =
2 4 6 8
4 8 12 16
6 12 18 24
8 16 24 32
>> A(find(inds), :) % using regular indices
ans =
2 4 6 8
4 8 12 16
6 12 18 24
8 16 24 32
现在,朱莉娅:
n = 9;
temp = 1:n;
A = temp .* (1:4)'; # notice that we're transposing the opposite vector from Matlab
inds = mod.(temp, 2) .== 0; # you can use iseven.(temp) instead
julia> A[inds, :] # logical indices (BitArray)
4×4 Array{Int64,2}:
2 4 6 8
4 8 12 16
6 12 18 24
8 16 24 32
julia> A[findall(inds), :] # regular integer indices
4×4 Array{Int64,2}:
2 4 6 8
4 8 12 16
6 12 18 24
8 16 24 32
在这种情况下,我将在Julia和Matlab中使用逻辑索引。实际上,Matlab linter(在编辑器中)会告诉您此处应使用逻辑索引,因为它更快。但是,在Julia中,可能会出现使用inds = findall(iseven, temp)
更有效的情况,只是跳过逻辑BitArray,就像@hckr所说。