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Question

如何在Matlab中将不同长度的行叠加到矩阵上？也就是说，我希望矩阵A的行z中的前x个元素和最后y个元素为零，其中x和y在长度为Z的两个列向量中指定（因此对应于矩阵的行数）一个）。我只能想到一个简单循环的解决方案，但我正在寻找一个更优雅的解决方案，避免使用循环，因为这段代码需要在主循环中运行数千次。

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正如@randomatlabuser所证实的那样，这就是提问者在没有循环的情况下想做的事情：

M = 1e4; N = 1e3; A = randn(M, N);
x = randi([0, N], [M, 1]);
y = randi([0, N], [M, 1]);
for hh = 1:M
  A(hh, 1:x(hh)) = 0;
  A(hh, (N - y(hh) + 1):N) = 0;
end

Answer 1

您想要做的是：

M = 1e4; N = 1e3; A = randn(M, N);
x = randi([0, N], [M, 1]);
y = randi([0, N], [M, 1]);
for hh = 1:M
  A(hh, 1:x(hh)) = 0;
  A(hh, (N - y(hh) + 1):N) = 0;
end

但没有循环，对吧？

Answer 2

你可以这样做：

A = rand(4,6); %// example data
x = [1; 2; 1; 3]; %// example data
y = [1; 2; 1; 2]; %// example data

[M N] = size(A);
col = 1:N;
B = A.* ( bsxfun(@gt, col, x) & bsxfun(@le, col, (N-y)) );

此示例中的结果是：

>> A

A =

    0.0168    0.8797    0.7367    0.9859    0.5385    0.9745
    0.9274    0.4161    0.0567    0.0649    0.7961    0.1616
    0.3935    0.8690    0.8386    0.0308    0.5494    0.5525
    0.7615    0.1895    0.0002    0.0919    0.7167    0.6101

>> B

B =

         0    0.8797    0.7367    0.9859    0.5385         0
         0         0    0.0567    0.0649         0         0
         0    0.8690    0.8386    0.0308    0.5494         0
         0         0         0    0.0919         0         0

如果主循环的所有迭代中x和y相同，则可以通过在循环之前计算掩码来节省时间：

[M N] = size(A);
col = 1:N;
mask = bsxfun(@gt, col, x) & bsxfun(@le, col, (N-y));

然后在每次迭代时你只需要应用预先计算的掩码：

B = A.*mask;

Matlab：将不同长度的行叠加到矩阵上

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2 个答案: