Question

我们说我有以下内容：

M = randn(10,20);
T = randn(1,20);

我想按M的每个条目对T的每一列进行阈值处理。例如，查找M(:,1)的所有元素的所有指标都大于T(1)。查找M(:,2)中大于T(2)等所有元素的所有标记等

当然，我想在没有for循环的情况下这样做。这可能吗？

Answer 1

您可以像这样使用bsxfun：

I = bsxfun(@gt, M, T);

然后I将成为size(M)的对数矩阵，其中M(:,i) > T(i)为

。

Answer 2

您可以使用bsxfun来执行此类操作，但它可能不会比for循环更快（更多内容如下）。

result = bsxfun(@gt,M,T)

这将进行元素明智的比较，并返回一个逻辑矩阵，指示由第一个参数控制的关系。我在下面发布了代码以显示直接比较，表明它确实返回了您要查找的内容。

%var declaration
M = randn(10,20);
T = randn(1,20);
% quick method
fastres = bsxfun(@gt,M,T);

% looping method
res = false(size(M));
for i = 1:length(T)
    res(:,i) = M(:,i) > T(i);
end

% check to see if the two matrices are identical
isMatch = all(all(fastres == res))

此功能功能非常强大，可用于帮助加快进程，但请记住，如果有大量数据，它只会加快速度。 bsxfun必须做一些背景工作，这实际上可能导致它变慢。

如果你有几千个数据点，我只建议使用它。否则，传统的for循环实际上会更快。通过更改M和T变量的大小，亲自尝试一下。

Answer 3

您可以复制阈值向量并使用矩阵比较：

s=size(M);
T2=repmat(T, s(1), 1);
M(M<T2)=0;
Indexes=find(M);

MATLAB：我想基于矢量中的阈值来阈值矩阵，而不需要for循环。可能？

3 个答案: