Arrays 将存储为单元阵列的不同大小的列向量累积到填充有NAN的矩阵中

假设我在一个数组中有一系列大小不同的列向量，并希望通过使用

NaN

填充空格将它们分组到一个矩阵中。我该怎么做

对于一个非常类似的问题（）已经有了答案，但该解决方案涉及行向量，而我的问题是列向量。一种可能的解决方案可以是转置每个阵列组件，然后应用上述解决方案。然而，我不知道该怎么做

---

此外，速度也是一个问题，因此如果可能的话，请考虑到这一点。

您只需稍微调整一下即可用于列：

tcell = {[1,2,3]', [1,2,3,4,5]', [1,2,3,4,5,6]', [1]', []'};                      %\\ ignore this comment, it's just for formatting in SO
maxSize = max(cellfun(@numel,tcell));    
fcn = @(x) [x; nan(maxSize-numel(x),1)]; 
cmat = cellfun(fcn,tcell,'UniformOutput',false);  
cmat = horzcat(cmat{:}) 

cmat =

     1     1     1     1   NaN
     2     2     2   NaN   NaN
     3     3     3   NaN   NaN
   NaN     4     4   NaN   NaN
   NaN     5     5   NaN   NaN
   NaN   NaN     6   NaN   NaN

或者你也可以做一些调整：

cell2mat(cellfun(@(x)cat(1,x,NaN(maxSize-length(x),1)),tcell,'UniformOutput',false))

---

如果你想提高速度，那么

单元

数据结构就是你的敌人。在本例中，我假设您将这些向量存储在一个名为

vector\u holder

的结构中：

elements = fieldnames(vector_holder);

% Per Dan request
maximum_size = max(structfun(@max, vector_holder));

% maximum_size is the maximum length of all your separate arrays
matrix = NaN(length(elements), maximum_size);

for i = 1:length(elements)
    current_length = length(vector.holder(element{i}));
    matrix(i, 1:current_length) = vector.holder(element{i});
end

---

许多Matlab函数在处理

单元

变量时速度较慢。此外，具有

N

双精度元素的

单元格

矩阵比具有

N

元素的双精度矩阵需要更多内存。

您应该添加如何从

vector\u holder

中查找

最大大小

是否测试了

最大大小=max（structfun（@max，vector\u holder））

？在Octave Online上，它给出了一个错误（这个错误让我相信

structfun

会在内部将您的struct转换为

Cellray

，因此会失去它可能拥有的任何内存优势。另外，添加

'uni'，false

也没有帮助），但它可能在Matlab中工作-请确认。@Dan甚至可以去掉for循环，但代码看起来很糟糕。@Dan是的，它在Matlab中工作。不幸的是，我无法访问倍频程。+1然后，我现在无法访问Matlab，这就是我检查的原因。我想这是两种语言不同的情况之一。谢谢，它起作用了。我不能投票给你，因为我没有足够的分数，但一旦我做到了，我保证我会的。谢谢你的快速回答！