Arrays Julia-用向量提取多维矩阵的一部分

我试图用向量来简化多维矩阵

假设矩阵A是1000 x 10 x 100。

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向量b可以是100 x 1，其中100个条目是A的第一维度的一部分。A的第一维度的切片中始终只有一个元素与b的每个元素匹配

如何将矩阵简化为匹配向量

我试过了

Ared= A[b,:,:]

但它不起作用

本例中的新矩阵的形式应为100 x 10 x 100

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有人有什么想法吗？

好的，我想我明白你的意思了。您正在寻找

findin（）

函数。它接受两个参数，每个参数都是一个集合。它查找第一个集合中位于第二个集合中的元素，并返回这些元素的索引。因此，我们可以将此函数应用于数组第一维的切片。下面是一些例子，为了简单起见，从2D开始，然后推广到3D，基本上是一样的

请注意，有必要沿第二维度和第三维度选择特定的索引（这里我为每个维度选择1），因为否则，第一维度切片中没有明确的元素可与

b

的内容进行比较。（在本例中，每个维度仅提供一组3个数字的一部分，这些数字共同标识3D阵列中的特定位置）

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如果b是一个向量，那么您的逻辑很好，并且可以工作。它不存在的原因是，您可能正在尝试使用二维数组（即秩2）进行索引，而该数组恰好只有一列，而不是向量（即秩1）数组。也就是说，我确信如果你做了

尺寸（b）

，结果将是

（2,1）

，而不是

（2,1）

，这是它应该做的

如果获得b的对应向量，（例如，

collect（b）

），则索引操作应该可以正常工作

例如：

julia> A = rand(Int64[1,10],3,4,2)
3x4x2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 10  10   1  10
 10  10  10  10
  1  10  10   1

[:, :, 2] =
 1  10  10   1
 1  10   1   1
 1   1  10  10

julia> b = [1; 3]    # this will work. NOTE THE RESULTING TYPE!
2-element Array{Int64,1}:
 1
 3

julia> A[b,:,:]
2x4x2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 10  10   1  10
  1  10  10   1

[:, :, 2] =
 1  10  10   1
 1   1  10  10

julia> c = [1 3]'    # this will not. NOTE THE RESULTING TYPE
2x1 Array{Int64,2}:
 1
 3

julia> A[c,:,:]
ERROR: MethodError: `index_shape_dim` has no method matching     index_shape_dim(::Array{Int64,3}, ::Int64, ::Array{Int64,2}, ::Colon, ::Colon)

julia> A[collect(c),:,:]    # this will work again, c is now a vector
2x4x2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 10  10   1  10
  1  10  10   1

[:, :, 2] =
 1  10  10   1
 1   1  10  10

---

在A的第一维度中，始终只有一个元素与b的每个元素匹配。我不完全理解你的第二个问题。一般来说，我想创建一个与原始矩阵形状相同的新矩阵，但第一个维度被缩减为向量b。你的问题模棱两可，并吸引了两个相互矛盾但可能有效的答案，这取决于你实际想要的是什么；你能具体说明你想要什么吗？例如，如果“A”是

A=重塑（0.1:0.1:2.4,3,4,2）

且b是2元素向量，您能否给出

b

和预期输出的示例？

b

是要用于选择

a

子范围的行索引向量吗？（例如

b=[1；3]

）或者您是说“b可以从

A（1，：，：）

中的可用值中获取任意两个值”（例如

b=[0.4；1.9]

）？请澄清。如果是前者，请使用我的答案。如果是后者，请使用Michael的答案。如果两者都不是，请用适当的例子重新措辞并澄清您的问题。第一个答案解决了我的问题，但第二个答案在总体上也很有帮助。非常感谢您的帮助。很高兴您将其分类。请标记aNSWER你认为正确的接受，为未来的观众。（我仍然不确定你指的是哪一个，哈哈）谢谢你的快速回答！你写道，“100个随机行的意志现在有他们的第一个元素匹配的一个元素的B。“这些行与之前匹配的行不一样吗？@Hainmueck这只是为了创造一种情况，让匹配首先发生。换句话说，由于我实际上无法访问您使用的矩阵

A

和向量

b

，因此我需要模拟一种情况，在这种情况下，矩阵

A

与向量

b

具有某些匹配项。如果没有这一点，如果我只是从随机

a

和随机

b

开始，那么不太可能存在许多匹配项（取决于我随机抽取的方式）。@Hainmueck换句话说，这些行只是我的工作，为您生成一个最小的可复制示例；你可以在将来的问题中加入一些东西。有关这方面的更多详细信息，请参阅。

julia> A = rand(Int64[1,10],3,4,2)
3x4x2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 10  10   1  10
 10  10  10  10
  1  10  10   1

[:, :, 2] =
 1  10  10   1
 1  10   1   1
 1   1  10  10

julia> b = [1; 3]    # this will work. NOTE THE RESULTING TYPE!
2-element Array{Int64,1}:
 1
 3

julia> A[b,:,:]
2x4x2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 10  10   1  10
  1  10  10   1

[:, :, 2] =
 1  10  10   1
 1   1  10  10

julia> c = [1 3]'    # this will not. NOTE THE RESULTING TYPE
2x1 Array{Int64,2}:
 1
 3

julia> A[c,:,:]
ERROR: MethodError: `index_shape_dim` has no method matching     index_shape_dim(::Array{Int64,3}, ::Int64, ::Array{Int64,2}, ::Colon, ::Colon)

julia> A[collect(c),:,:]    # this will work again, c is now a vector
2x4x2 Array{Int64,3}:
[:, :, 1] =
 10  10   1  10
  1  10  10   1

[:, :, 2] =
 1  10  10   1
 1   1  10  10