将向量转换为逻辑矩阵？答案

【问题标题】：Convert vector into logical matrix?将向量转换为逻辑矩阵？
【发布时间】：2011-12-24 02:33:55
【问题描述】：

我有一个长度为 n 的向量 y。 y(i) 是 1..m 中的整数。是否有更简单的方法将 y 转换为 n x m 逻辑矩阵 yy，如果 y(i) = j 则 yy(i, j) = 1，否则为 0？以下是我的做法：

% If m is known (m = 3 here), you could write it out all at once
yy = [y == 1; y== 2; y == 3];
yy = reshape(yy, n, 3);

或

% if m is not known ahead of time
yy = [ y == 1 ];
for i = 2:m;
    yy = [ yy; y == i ];
end
yy = reshape(yy, n, m);

【问题讨论】：

我找到了另一种方法...不确定这是否更好...但至少它适合一行：yy = repmat(y,1,m) == repmat(1: m, n, 1);
bsxfun 是多线程 Matlab 函数之一。因此，它可能比您的解决方案更快。

标签： matlab octave

【解决方案1】：

你可以用八度来写：

yy = y' == (1:m); % or y == (1:m)' for transposed
[1 2 1 3 2] == [1 2 3]' % = [1 0 1 0 0; 0 1 0 0 1; 0 0 0 1 0]

【讨论】：

【解决方案2】：

来自 Coursera 上的机器学习：

yy = eye(m)(y, :)

这要求列表是一个范围1:m（如 OP 所述）。对于不规则列表，例如[2 3 5]，请执行此操作

yy = eye(m)(:, [2 3 5])(y, :)

注意：未在 MATLAB 上测试。

【讨论】：

（但我还是更喜欢@Jonas 的方式，非常简洁。）

【解决方案3】：

对您的方法稍作修改：

% A n-dimensional vector y, with values in some range 1..m
m = 4;
n = 7;
y = randi([1 m], n, 1);

% Preallocating a n by m matrix of zeros
nXm = zeros(n, m);

% In each pass of this loop a single column of nXm is updated, where
% for each column index j in nXm, if y(i) = j then nXm(i,j) = 1
for j = 1:m;
    nXm(:,j) = (y == j);
end

【讨论】：

【解决方案4】：

如果 n*m 足够大（并且 m 本身也足够大），最好将 yy 创建为稀疏矩阵。您的y 向量确实是一种特殊类型的稀疏矩阵格式，但我们可以通过执行以下操作将其转换为内置的稀疏矩阵格式。

yy = sparse(1:length(y), y, 1);

这将使您的存储空间保持在 O(n)。如果您使用yy 进行大量索引，它不会给您带来很多好处。如果是这种情况，您最好使用原始稀疏结构（即y）。

【讨论】：

【解决方案5】：

您可以为此使用bsxfun

yy = bsxfun(@eq,y(:),[1,2,3])

y 被转换（如果需要）为列向量，而另一个向量是行向量。 bsxfun 隐式扩展 m×1 和 1×n 数组，使结果变为 m×n。

【讨论】：