【问题标题】：Matlab: superimposing rows of different lengths onto matrixMatlab：将不同长度的行叠加到矩阵上
【发布时间】：2013-11-24 22:04:24
【问题描述】：

如何将不同长度的行叠加到 Matlab 中的矩阵上？也就是说，我希望矩阵 A 的第 z 行中的第一个 x 个元素和最后一个 y 个元素为零，其中 x 和 y 在长度为 Z 的两个列向量中指定（因此对应于矩阵的行数一种）。我只能从简单循环的角度考虑解决方案，但我正在寻找一种更优雅的解决方案，避免使用循环，因为这段代码需要在主循环中运行数千次。

编辑

正如@randomatlabuser 所证实的，这就是提问者想要在没有循环的情况下做的事情：

M = 1e4; N = 1e3; A = randn(M, N);
x = randi([0, N], [M, 1]);
y = randi([0, N], [M, 1]);
for hh = 1:M
  A(hh, 1:x(hh)) = 0;
  A(hh, (N - y(hh) + 1):N) = 0;
end

【问题讨论】：

你想如何填充剩余的（非零）值？能举个简单的例子吗？
A 已经被填充了，但是我想用零替换每行的第一个 x 和最后一个 y 元素数，其中 x 和 y 对于每一行都是不同的，并在两个列向量中定义。
x 和 y 在主循环的所有迭代中都相同吗？
@user3029330 下次如果您已经有了想要改进的可行解决方案，请将其包括在内，以防止混淆或重复工作。

标签： matlab matrix

【解决方案1】：

你可以这样做：

A = rand(4,6); %// example data
x = [1; 2; 1; 3]; %// example data
y = [1; 2; 1; 2]; %// example data

[M N] = size(A);
col = 1:N;
B = A.* ( bsxfun(@gt, col, x) & bsxfun(@le, col, (N-y)) );

本例中的结果是：

>> A

A =

    0.0168    0.8797    0.7367    0.9859    0.5385    0.9745
    0.9274    0.4161    0.0567    0.0649    0.7961    0.1616
    0.3935    0.8690    0.8386    0.0308    0.5494    0.5525
    0.7615    0.1895    0.0002    0.0919    0.7167    0.6101

>> B

B =

         0    0.8797    0.7367    0.9859    0.5385         0
         0         0    0.0567    0.0649         0         0
         0    0.8690    0.8386    0.0308    0.5494         0
         0         0         0    0.0919         0         0

如果 x 和 y 在主循环的所有迭代中都相同，则可以通过在循环之前计算掩码来节省时间：

[M N] = size(A);
col = 1:N;
mask = bsxfun(@gt, col, x) & bsxfun(@le, col, (N-y));

然后在每次迭代中，您只需应用预先计算的掩码：

B = A.*mask;

【讨论】：

+1 这种方法有效。但是，当 M 和 N 很大时，它似乎比循环慢 - 还有其他方法吗？如果 M = 1e4;、N = 1e3; 和 A = randn(M, N);，循环在 0.630966 秒内完成，ndgrid 在 1.791081 秒内完成。
@randomatlabuser 谢谢！ ndgrid 使用更多内存（因为它会生成行和列的所有组合），这可能是导致大尺寸运行时间增加的原因。
@randomatlabuser 我已将ndgrid 替换为bsxfun。现在运行时间要小得多。感谢您的提醒！尽管如此，循环似乎更快
在我的电脑上bsxfun 的运行速度比loop 快：平均0.50 秒对0.67。
@user3029330 如果您可以在一个简单的单循环中完成，那么避免循环通常不会有太多好处。但是，如果速度确实是一个问题，那么bsxfun 通常是这里所示的方法。

【解决方案2】：

你想做的是：

M = 1e4; N = 1e3; A = randn(M, N);
x = randi([0, N], [M, 1]);
y = randi([0, N], [M, 1]);
for hh = 1:M
  A(hh, 1:x(hh)) = 0;
  A(hh, (N - y(hh) + 1):N) = 0;
end

但没有循环，对吧？

【讨论】：

是的，完全正确。可以这样做吗？也许使用某种巧妙的线性索引形式？
我明白你为什么发布这个，但恐怕这不是一个答案。我已将其包含在问题中（它属于哪里）。 -- 请立即清理这个“答案”。