MATLAB对2D和3D矩阵进行排序并通过索引进行访问

时间:2011-04-13 01:56:28

标签: matlab sorting matrix indexing

我们说你有一维矩阵

a = rand(1,5);
[sa i] = sort(a);

然后saa(i)是相同的。但是,如果矩阵的大小增加

a = rand(3,4);
[sa i] = sort(a);

然后saa(i)不一样。当我尝试按其第三维对3D矩阵进行排序时,也会发生同样的情况。

如何通过索引a访问i的值?或者换句话说,我如何计算sa=a(X)X应该是什么?

修改

感谢您的解决方案。但是,当您更改要排序的维度时,它们不起作用。不过,我接受了这个想法并用它来建立一个通用形式。

算法正在做的是构建矩阵的索引。 MATLAB按列索引单元格。因此,索引由

给出
idx = r + (c-1)*ROWS + (p-1)*ROWS*COLS

其中,idx是索引,r是行位置,c是列位置,p是页面位置。

因此,如果我们在第一维(正常sort(a))中排序,结果索引就是列中的位置;如果我们在第二维中排序,结果索引就是行中的位置;如果我们在第三维中排序,结果索引就是页面位置。这就是说,它只能为给定的情况生成行和列:

r = repmat((1:rows)',[1 cols pages]);
c = repmat(1:cols,[rows 1 pages]);

在给出的解决方案中解释了第一维中的排序。然后,让我们在二维数组的第二维(行方式)中进行排序

a = rand(4,5);
[rows cols pages] = size(a);
R = repmat((1:rows)',[1 cols pages]);
[sa idx] = sort(a,2);
nIdx = R + (idx-1)*rows;
isequal(sa,a(nIdx))

现在,如果我们在第三维中使用相同的想法进行排序(页面方式),我们需要做

a = rand(4,5,3);
[rows cols pages] = size(a);
R = repmat((1:rows)',[1 cols pages]);
C = repmat(1:cols,[rows 1 pages]);
[sa idx] = sort(a,3);
nIdx = R + (C-1)*rows + (idx-1)*rows*cols;
isequal(sa,a(nIdx))

可以使用相同的逻辑将其扩展到N维。 感谢您的帮助,您点亮了路。 :)

4 个答案:

答案 0 :(得分:4)

[sa, i]=sort(a)返回每列的有序索引。您只需要获得矩阵的正确线性指数。所以,对于2D矩阵,

A=rand(3,4);
[rows,cols]=size(A);
[B,index]=sort(A,1);
correctedIndex=index+repmat(0:cols-1,rows,1)*rows;

现在测试一下:

A =

    0.9572    0.1419    0.7922    0.0357
    0.4854    0.4218    0.9595    0.8491
    0.8003    0.9157    0.6557    0.9340

B =

    0.4854    0.1419    0.6557    0.0357
    0.8003    0.4218    0.7922    0.8491
    0.9572    0.9157    0.9595    0.9340

A(correctedIndex)

ans =

    0.4854    0.1419    0.6557    0.0357
    0.8003    0.4218    0.7922    0.8491
    0.9572    0.9157    0.9595    0.9340

答案 1 :(得分:1)

a = rand(3,5);
[sa i] = sort(a);
ii=bsxfun(@plus,i,0:size(a,1):numel(a)-size(a,1));
isequal(a(ii),sa)

答案 2 :(得分:1)

您可以使用函数IND2SUBSUB2IND创建适用于任何N-D矩阵或排序维度的通用矢量化解法。在这里,我将这个解决方案打包成一个新函数sort_linear_index,它的行为就像函数SORT一样,除了它将返回线性索引,这样B = A(IX)无论如何都会一直有效A的大小是什么。

function [sortedA,sortIndex] = sort_linear_index(A,sortDim,sortOrder)
%#SORT_LINEAR_INDEX   Just like SORT, but returns linear indices

  sizeA = size(A);  %# Get the matrix size
  if nargin < 2
    sortDim = find(sizeA > 1,1);  %# Define sortDim, if necessary
  end
  if nargin < 3
    sortOrder = 'ascend';  %# Define sortOrder, if necessary
  end
  [sortedA,sortIndex] = sort(A,sortDim,sortOrder);  %# Sort the matrix
  [subIndex{1:numel(sizeA)}] = ...  %# Create a set of matrix subscripts
     ind2sub(sizeA,reshape(1:prod(sizeA),sizeA));
  subIndex{sortDim} = sortIndex;  %# Overwrite part of the subscripts with
                                  %#   the sort indices
  sortIndex = sub2ind(sizeA,subIndex{:});  %# Find the linear indices

end

现在我们可以测试一下这个功能了:

>> A = rand(1,10);
>> [B,IX] = sort_linear_index(A);  %# Sort a row vector
>> isequal(B,A(IX))
ans =
     1
>> A = rand(3,4,3);
>> [B,IX] = sort_linear_index(A,1);  %# Sort a 3-by-4-by-3 matrix along
>> isequal(B,A(IX))                  %#   the first dimension
ans =
     1
>> [B,IX] = sort_linear_index(A,3);  %# Sort a 3-by-4-by-3 matrix along
>> isequal(B,A(IX))                  %#   the third dimension
ans =
     1
>> [B,IX] = sort_linear_index(A,2,'descend');  %# Sort a 3-by-4-by-3 matrix along
>> isequal(B,A(IX))                            %#   the second dimension
ans =                                          %#   in descending order
     1

答案 3 :(得分:0)

从这里开始:http://www.mathworks.com/help/techdoc/ref/sort.html

sa(:,j) = a(i(:,j),j)