Question

我想从矩阵中提取（方形）子矩阵，随机调整大小介于最小值和最大值之间。

我还想保留所选的行和列索引。

是否有用于此目的的内置功能？我将不胜感激任何通用算法来实现所需的结果。

仅仅是一个不考虑方阵约束的例子：

输入：

  | 1 2 3 4 5 6 7 8 <- column indices
--+----------------
1 | 4 3 1 4 0 1 0 1
2 | 2 0 1 5 6 3 2 0
3 | 5 5 0 6 7 8 9 0
4 | 2 3 5 6 7 9 0 1
^
Row indices

输出样本：

  | 1 4 5 7 8 <- column indices
--+----------
1 | 4 4 0 0 1
2 | 2 5 6 2 0
4 | 2 6 7 0 1
^
Row indices

编辑：我想要一个像这样的功能

matrixsample(numberOfSamples, minSize, maxSize, satisfyingFunction)

样本的大小应在minSize和maxSize之间变化。

如果numberOfSamples = 10, minSize = 2 and maxSize = 6那么输出应该是随机选择的行和列，如：

sampleMatrix1 2x2 sampleMatrix2 3x3 sampleMatrix3 5x5 ... sampleMatrix7 6x6 ... sampleMatrx10 4x4

satisfyingFunction可以测试矩阵的任何属性;喜欢非单数，排名＆gt; x等等。

Answer 1

在MATLAB中，您会发现randi([minVal, maxVal])函数对于选择随机行/列非常有用。

要获得随机大小的子矩阵，请使用minVal获取maxVal和M = randi([0,9],4,8); % 4x8 matrix of random 1 digit integers, your matrix here! nRows = randi([2, 4]); % The number of rows to extract, random between 2 and 4 nCols = randi([5, 7]); % The number of columns to extract, random between 5 and 7 idxRows = sort(randperm(size(M,1), nRows)); % Random indices of rows idxCols = sort(randperm(size(M,2), nCols)); % Random indices of columns output = M(idxRows, idxCols); % Select the sub-matrix之间的随机整数。

从行和列的随机（有序）组合中获取子矩阵：

nRows

<小时/>

如果您想使子矩阵平方，则只需使用nCols和M = [4 3 1 4 0 1 0 1; 2 0 1 5 6 3 2 0; 5 5 0 6 7 8 9 0; 2 3 5 6 7 9 0 1]; idxRows = [1 2 4]; idxCols = [1 4 5 7 8]; output = M(idxRows, idxCols) % >> 4 4 0 0 1 % 2 5 6 2 0 % 2 6 7 0 1的相同值。

<小时/>

显示此方法适用于您的示例输入/输出值：

function output = getsubmatrix(M, nRows, nCols)
    % Get a submatrix of random rows/columns
    idxRows = sort(randperm(size(M,1), nRows)); 
    idxCols = sort(randperm(size(M,2), nCols)); 
    submatrix = M(idxRows, idxCols); 
    output = {submatrix, idxRows, idxCols};
end

编辑以响应扩展的问题范围：

您可以将上面的内容打包成一个简短的函数，它返回行索引和列索引，以及子矩阵。

function samples = matrixsample(matrix, numberOfSamples, minSize, maxSize, satisfyingFunction)
    % output SAMPLES which contains all sample matrices, with row & column indices w.r.t MATRIX
    samples = cell(numberOfSamples,1);
    % maximum iterations trying to satisfy SATISFYINGCONDITION
    maxiters = 100;
    for ii = 1:numberOfSamples        
        iters = 0; submatrixfound = false; % reset loop exiting conditions
        nRows = randi([minSize, maxSize]); % get random submatrix size
        nCols = nRows;                     % Square matrix
        while iters < maxiters && submatrixfound == false
            % Get random submatrix, and the indices
            submatrix = getsubmatrix(matrix, nRows,nCols);
            % satisfyingFunction MUST RETURN BOOLEAN
            if satisfyingFunction(submatrix{1})
                samples{ii} = submatrix; % If satisfied, assign to output
                submatrixfound = true;   % ... and move on!
            end
            iters = iters + 1;
        end
    end
end

然后你可以在你描述的一些采样函数中使用它：

s = matrixsample(magic(10), 5, 2, 8, @(M)max(M(:)) < 90)

测试示例：

<?php
include("page2.php");
class account_Creation
.
.
$logging= new Logging; //The brackets should be removed
.
.

Answer 2

如果提供table，您将按randsample：

执行此操作

 minRowVal = 3;
 maxRowVal = 4;
 minColVal = 2;
 maxColVal = 4;     
 kRow = randi([minRowVal maxRowVal]) ;
 kCol = randi([minColVal maxColVal]);
table(sort(randsample(size(table,1),kRow)),sort(randsample(size(table,2),kCol))

按照给定尺寸kRow和kCol选择一些样本，然后从表中选择信息。

获取由大型matix的随机行和列组成的子矩阵

2 个答案:

从行和列的随机（有序）组合中获取子矩阵：

编辑以响应扩展的问题范围：