我目前正致力于实现渐变检查功能，其中需要从结果矩阵中获取某些索引值。有人能告诉我如何从矩阵中获取一组值吗？
具体而言，对于大小为M x N的结果matrx res，I＆＃39; ll需要得到元素res（3,1），res（4,2），res（1,3），res（ 2,4）......
就我而言，M是维度，N是批量大小，并且标签数组的大小为1xbatch_size，[3 4 1 2 ...]。所以期望的值是res（label（:)，1：batch_size）。因为我试图练习矢量化编程，所以最好不要使用循环。有人能告诉我如何在没有迭代的情况下获得一组价值吗？
干杯。
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我发现的唯一想法是首先构建一个＆＃39;掩码矩阵＆＃39;然后使用原始结果矩阵进行元素乘法（技术上称为＆＃39; Hadamard产品＆＃39;，see in wiki）。之后只需要输出非零元素并执行求和操作，matlab中的代码应如下所示：
。温度=面膜* RES;
desired_res =温度（温度〜= 0）; ％注意：temp（temp~ = 0）在＆＃39;列中提取非零元素＆＃39;时尚：它逐列搜索临时矩阵，然后将非零数字放入容器＆＃39; desired_res＆＃39;。
在我的情况下，我接下来要做的只是sum（desired_res），所以我不需要考虑＆＃39; desired_res＆＃39;中的那些非零元素的顺序。
基于上述观点，创建掩模矩阵是关键目标。有两种方法可以完成这项工作。
代码如下所示。在我的情况下，使用accumarray函数添加＆＃39; 1＆＃39;在某个位置（存储在矩阵＆＃39; subs＆＃39;中）并添加＆＃39; 0＆＃39;到其他空间。这将为您提供一个掩码矩阵大小[rwo column]。 full（sparse（））的用法类似。我对这两种方法做了一些比较（重复大约10次），结果完整（稀疏）更快，他们的时间成本幅度为10 ^ -4。如此小的差异，但在大规模的实验中，这很重要。使用accumarray的一个好处是它可以定义矩阵大小而full（稀疏（））则不能。完整（稀疏（subs，1））将创建大小为[max（subs（：，1）），max（subs（：，2））]的矩阵。因为在我的情况下，这足以满足我的要求，我只知道它们的用法很少。如果您了解更多信息，请与我们分享。感谢。
这两个功能的详细说明可以在matlab的官方网站上找到。 accumarray和full，sparse。
% assume we have a label vector
test_labels=ones(10000,1);
% method one, accumarray(subs,1,[row column])
tic
subs=zeros(10000,2);
subs(:,1)=test_labels;
subs(:,2)=1:10000;
k1=accumarray(subs,1,[10, 10000]);
t1=toc % to compare with method two to check which one is faster
%method two: full(sparse(),1)
tic
k2=full(sparse(test_labels,1:10000,1));
t2=toc