Arrays 有没有一种方法可以在不循环的情况下从向量中快速提取零件？

假设我有一个向量/数组，如下所示：

每个部分都是一个大小固定且已知的子数组（只能通过索引访问，即它既不是张量也不是高阶数组）。例如：

x1 = x(1:d);

如果d是每个子数组的大小。每个子阵列的大小都是相同的，但它可能会根据我们正在考虑的当前x而有所不同。但是，我们知道n（子数组的数量）和d（所有子数组的大小）

我知道在matlab中通常会有一些奇怪但有用的技巧来做更优化的事情。有没有一种方法可以使用索引和生成矩阵来提取这些部分，其中行（或列）就是这些部分？例如：

X = [x_1, ..., x_n]

需要注意的是，n是一个变量，我们不知道它是什么。我们可以找到n是什么，但它不是固定的

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<>我想最小化在MATLAB中实际写入的循环量，希望它能更快地……只是增加一些上下文。

< P>首先，我认为把输出保持为一个简单的双矩阵

是简单的。

x = (1:15).' %'
d = 3;

out = reshape(x,d,[])

更进一步，只需使用索引来访问列

out（：，idx）

无需事先知道

n

，因为

重塑

是基于

d

和

x

中的元素数来计算的

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如果您坚持使用类似单元格数组的内容，请使用with来获取subs：

out = accumarray( ceil( (1:numel(x))/d ).', x(:), [], @(x) {x})

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为了清楚起见，您需要从

x

中提取一个子数组

[x_i，…，x_j]

1@eigenchris是的，我们在大x中有子数组，我们知道每个子数组的长度相同。因此，考虑X（1：D），它得到我们X1。我将把这一点添加到细节中。那么，

d

是否有所不同？我迷失在

“每个子数组的大小都是相同的，但它可能会根据我们正在考虑的当前x而有所不同”

。是否添加示例输入输出数据？@Divakar给定一个x，d是固定的。但对于不同的x，d可能不同。另一种说法是，x是一个向量，它有部分x1，…xn，每个部分都是固定大小的d。但是对于同样由x'1，…x'n部分组成的不同向量x'，这里部分的大小可能是d'，而不是d。

out = accumarray( ceil( (1:numel(x))/d ).', x(:), [], @(x) {x})