问题标签 [bsxfun]

我有一个 Nx2 数组K1，其中包含 N 个关键点的位置和一个 3 维 WxHx3 数组Kart1(width,height,coordinates)，它将坐标映射到图像的每个像素。对于中的每个关键点，K1我想读取像素的位置Kart1并评估其周围 3x3 内核中的坐标（搜索最小值/最大值或计算平均值），并为 中的当前像素分配一个值KPCoor1。

我目前的方法如下所示：

它运行，但很丑，我怀疑它正在做我想做的事。我对这件事的“多维性”有点困惑，不知道评估内核的许多函数，也想不出一种方法来使用矢量化函数bsxfun()或逻辑运算（意味着我被卡住了，我的大脑是干燥的 ：/）

关于如何消除这些循环/更正代码的任何建议？

我需要在 Matlab 中操作大的 3-dim 非稀疏矩阵。使用纯矢量化会产生较长的计算时间。因此，我尝试将操作拆分为 10 个块，然后解析结果。当我看到纯矢量化并不能很好地适应下图中显示的数据大小时，我感到很惊讶。

我包括了这两种方法的一个例子。

因此，我想知道是否有任何其他方法可以使 Matlab 中的大矩阵运算更有效。我知道这是一个相当广泛的问题，但我会冒险:)

编辑：

使用@Shai 的实现

时间是：

我需要帮助优化这个循环。matrix_1是一个 ( nx 2) int 矩阵并且matrix_2是一个 ( mx 2), m&n非常。

我需要M2_Index_Dist提供一个 ( (n*m)x 2) 矩阵，matrix_2其中第一列中的索引和第二列中的距离。

输出示例：

我有一个代码如下：

当 Ne > 1000 时，它运行非常缓慢。

我阅读了matlab文档，发现permute函数是一种可能的加速方法。但是我试了一整天，失败了。

这是我的代码，我不知道出了什么问题。

我正在尝试矢量化或使以下代码更有效：

代码的目的是将值 X 与 x (dxcp) 的可接受值数组进行比较，并将 X 分配给数组 dxcp 中最接近的值。例如：

X 等于 9，dxcp 数组为：[ 1, 2, 3, 6, 10, 20]。第二行会将 X 更改为等于 10。

我正在尝试更改我的脚本，以便可以将 X 作为数字数组输入，并且想知道使上述代码适用于这种情况的最有效方法是什么。当然我可以使用：

但我有一种感觉，必须有一种方法可以更有效地完成这项工作。干杯，nzbru。

在尝试理解 bsxfun 函数后，我尝试在脚本中实现它以避免循环。我正在尝试检查数组中的每个单独元素是否包含在一个矩阵中，返回一个与分别包含 1 和 0 的初始数组大小相同的矩阵。我创建的匿名函数是：

x 是每个说将包含“接受值”的矩阵。y 是输入数组。到目前为止，我已经尝试以这种方式使用 bsxfun 函数：

我知道 myfunction 等于匿名函数的句柄，并且 bsxfun 可以用来完成这个我只是不明白以下错误的原因：

我正在使用以下测试数据：

并希望输出为：

干杯，NZBRU。

编辑：达到 15 代表所以我更新了答案

这是我在 Octave 中的代码：

代码的 bsxfun 部分产生逐元素乘法，所以我认为这numpy.multiply(X*Y, X)可以解决问题，但我遇到了一个例外。当我做了一些研究时，我发现逐元素乘法不适用于 Python 数组（特别是如果 X 和 Y 的类型为“numpy.ndarray”）。所以我想知道是否有人可以对此进行更多解释——即，将类型转换为不同类型的对象工作？Octave 代码有效，所以我知道我没有线性代数错误。我假设 bsxfun 和 numpy.multiply 实际上并不等效，但我不确定为什么任何解释都会很好。

我能够找到一个网站！这将 Octave 提供给 Matlab 函数转换，但在我的情况下似乎没有帮助。

As always trying to learn more from you, I was hoping I could receive some help with the following code.

I need to accomplish the following:

1) I have a vector:

2) and a matrix:

I need to be able to multiply each value from x with every value of A, this means:

This will give me this new_matrix of size (12*m x n) assuming A (mxn). And in this case (12*4x3)

How can I do this using bsxfun from matlab? and, would this method be faster than a for-loop?

Regarding my for-loop, I need some help here as well... I am not able to storage each "new_matrix" as the loop runs :(

Thanks in advance!!

EDIT: After the solutions where given

First solution

Output:

Second solution

Output:

假设我有一个stack维度为 NxMxR 的数组。我想在给定维度上使用逻辑索引来更新其值，而不使用临时变量。

使用临时变量的示例：

请注意，如果整个数组的条件相同，但它会随着R维度而变化，这将是微不足道的。bsxfun如果我只想以如下语法减去阈值，那将是合适的：

我发现临时变量的使用很笨拙，并且找不到定义函数的正确方法bsxfun来执行循环的功能。

有人有建议吗？

输入矩阵：

预期输出矩阵：

对于给定的矩阵 R={r(i,j)}，以下是对输入矩阵进行的 2 次操作：

1.我们按升序排列对角线值。（即，对于小值，排名 1，对于下一个小值，排名 2，依此类推）

2.除了对角单元格之外，我们根据对角线值对剩余值进行排序。（即对角线值排名赋予其他矩阵值）

我试过的源代码：

我得到的输出矩阵：