假设我有一个(m×n)矩阵Q和一个行向量r,例如,找到矩阵中的匹配行
Q = [ 1 2 3 ; 4 2 3 ; 5 6 7 ; 1 2 3 ; 1 2 3 ; 1 2 5 ];
r = [ 1 2 3 ];
什么是获得(长度为m)的逻辑矢量指示哪些Q中的行是相同的(所有元素)到指定的行r的最简单的方法?
在上面的示例情况下,这应该是
[ 1 0 0 1 1 0 ];
假设我有一个(m×n)矩阵Q和一个行向量r,例如,找到矩阵中的匹配行
Q = [ 1 2 3 ; 4 2 3 ; 5 6 7 ; 1 2 3 ; 1 2 3 ; 1 2 5 ];
r = [ 1 2 3 ];
什么是获得(长度为m)的逻辑矢量指示哪些Q中的行是相同的(所有元素)到指定的行r的最简单的方法?
在上面的示例情况下,这应该是
[ 1 0 0 1 1 0 ];
您可以使用ismember
并做到这一点在单行中:
>> ismember(Q,r,'rows')'
ans =
1 0 0 1 1 0
all(bsxfun(@eq, r, Q),2)'
bsxfun(@eq, r, Q)
比较每一行并返回与相同大小的矩阵为Q:
>> bsxfun(@eq, r, Q)
ans =
1 1 1
0 1 1
0 0 0
1 1 1
1 1 1
1 1 0
的all
函数计算,如果bsxfun的结果都是分开的每一行。因此,它返回:
>> all(ans,2)'
ans =
1 0 0 1 1 0
,是的,也有置算'
以匹配所需的行输出
值得注意的是,这比成员 –
更简单的方法与repmat
:
a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
t = [4 5 6];
[x,y] = size(a);
r = all(a==repmat(t,y,1), 2)'
的速度还要快,效率也更低,见:http://blogs.mathworks.com/loren/2008/08/04/comparing-repmat-and-bsxfun-performance/#9 –
不需要的效率是一个诅咒。编写和理解的简单性直接关系到更好的代码。 – Castilho
关于'bsxfun(@eq,r,Q)''很难理解什么?如果您通过这样简单的示例学习它,稍后您将在应用复杂问题时受益。 –
a = [1 1 1; 2 2 2; 3 3 3];
b = a(1:2,;);
[temp locb] = ismember(a,b,'rows');
b(locb(locb~=0),:)
ans =
1 1 1
2 2 2
与以下内容非常相关:http://stackoverflow.com/questions/6209904/find-given-row-in-a-matrix – neuronet