Question

我需要循环移动矩阵的各个列。

如果你想将所有列移动相同的数量，这很容易，但是，在我的情况下，我需要将它们全部移动不同的数量。

目前我正在使用循环，如果可能的话，我想删除循环并使用更快的，基于矢量的方法。

我当前的代码

A = randi(2, 4, 2);
B = A;
for i = 1:size( A,2 );
   d = randi( size( A,1 ));
   B(:,i) = circshift( A(:,i), [d, 0] );
end

是否可以从此代码中删除循环？

更新我测试了所有三种方法，并将它们与此问题中描述的循环进行了比较。我计算了在1000x1000矩阵上按列循环移位100次执行列所需的时间。我重复了几次这个测试。

结果：

我的循环花了超过12秒
Pursuit的建议不到一秒
Zroth的原始答案仅用了2秒钟
Ansari的建议比原始循环慢

Answer 1

修改

追求是对的：使用for循环和适当的索引似乎是这里的方式。这是一种方法：

[m, n] = size(A);
D = randi([0, m - 1], [1, n]);
B = zeros(m, n);

for i = (1 : n)
    B(:, i) = [A((m - D(i) + 1 : m), i); A((1 : m - D(i) ), i)];
end

原始答案

之前我曾经找过类似的东西，但我从未遇到过一个好的解决方案。使用here之一的算法的修改在我的测试中略微提升了性能：

[m, n] = size(A);
mtxLinearIndices ...
    = bsxfun(@plus, ...
             mod(bsxfun(@minus, (0 : m - 1)', D), m), ...
             (1 : m : m * n));
C = A(idxs);

丑？当然。就像我说的那样，它似乎稍快一些（对我来说要快2-3倍）;但是这两种算法的时间都在m = 3000和n = 1000不到一秒钟（在一台相当旧的计算机上）。

值得注意的是，对我来说，这两种算法似乎都优于Ansari提供的算法，尽管他的回答肯定更直接。（Ansari的算法输出与我的其他两种算法不一致;但这可能只是变换应用方式的差异。）一般来说，arrayfun似乎很慢，当我尝试使用它时。细胞阵列对我来说似乎也很慢。但我的测试可能会有某种偏见。

Answer 2

不确定这会有多快，但你可以试试这个：

[nr, nc] = size(A);
B = arrayfun(@(i) circshift(A(:, i), randi(nr)), 1:nc, 'UniformOutput', false);
B = cell2mat(B);

你必须对它进行基准测试，但使用arrayfun可能会加快它的速度。

Answer 3

我怀疑，你的循环移位，对随机整数矩阵的操作不再使它更随机，因为数字是均匀分布的。

所以我希望你的问题是使用randi（）仅用于演示目的。

如何在没有循环的情况下执行矩阵的列循环移位

3 个答案:

修改

原始答案