实施

Question

我试着查看，但不知道该找什么......

我需要＆＃34; table-join＆＃34; N个载体，意思是创建一个矩阵，其中每个输入向量都有一行，每个可能的条目都有一列。

还有一个翻译向量可以轻松访问哪个列负责哪个条目

例如

a = [3, 2, 4, 9]
b = [3, 1, 5, 9]
c = [2, 4, 9, 6]

然后

join(a, b, c) =
[
3;    2;   nan; 4;   nan; 9; nan,
3;    nan; 1;   nan; 5;   9; nan,
nan;  2;   nan; 4;   nan; 9; 6,
]

带有翻译向量

[3,2,1,4,5,9,6]

所以如果我找到关于第i列的内容，我可以很容易地知道该列代表什么。

我更喜欢连接操作能够接收n个向量（它们可以具有相同的长度），但是2也可以。

此外，乍一看，这些数据表示在某些方面似乎有点多余。也许有一种更好的方式来表示＆＃34; join-matrix＆＃34;

由于

Answer 1

基本上，您希望按照接收顺序使用所有可能的唯一输入构建您的翻译向量。为此，我们可以将所有输入连接在一起，而不是找到唯一值。

values = cat(1, [3, 2, 4, 9], [3, 1, 5, 9], [2, 4, 9, 6])
%//  3     2     4     9
%//  3     1     5     9
%//  2     4     9     6


translationVector = unique(values, 'stable')
%//  3     2     1     4     5     9     6

然后我们想要使用ismember返回任何给定输入的逻辑数组，以指定我们的转换向量的哪些值存在于输入参数中。

columns = ismember(translationVector, [3 2 4 9])
%//  1     1     0     1     0     1     0

然后我们想在输出矩阵中设置那些列。

output(1, columns) = [3 2 4 9];

%//   3     2   NaN     4   NaN     9   NaN
%// NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
%// NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN

然后我们对所有输入数组重复此操作。

实施

以下是一些可以实现此目的的代码。

function [out, translationVector] = yourjoin(varargin)

    %// Make sure all inputs are row vectors
    varargin = cellfun(@(x)x(:).', varargin, 'uni', 0);   %'

    %// compute the translation vector
    translationVector = unique(cat(1, varargin{:}), 'stable');

    %// Pre-allocate your matrix of NaNs
    out = nan(numel(varargin), numel(translationVector));

    %// Fill in each row using each input argument
    for k = 1:numel(varargin)
        %// Identify columns that we have
        toreplace = ismember(translationVector, varargin{k});

        %// Set the values of those columns to the input values
        out(k,toreplace) = varargin{k};
    end
end

然后作为测试：

a = [3 2 4 9];
b = [3 1 5 9];
c = [2 4 9 6];

D = yourjoin(a,b,c)

     3     2   NaN     4   NaN     9   NaN
     3   NaN     1   NaN     5     9   NaN
   NaN     2   NaN     4   NaN     9     6

如何在Matlab中将N个向量连接到矩阵中？

1 个答案:

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