Arrays Matlab：基于索引的矩阵值矢量化赋值

如果此问题重复，或者此问题的解决方案在Matlab中非常简单，请提前道歉。我有一个M x N矩阵

a

，一个1 x M向量

ind

，还有另一个向量

val

。比如说,

A = zeros(6,5);
ind = [3 4 2 4 2 3];
val = [1 2 3];

我想将以下代码矢量化：

for i = 1 : size(A,1)
    A(i, ind(i)-1 : ind(i)+1) = val;
end

>> A

A =

 0     1     2     3     0
 0     0     1     2     3
 1     2     3     0     0
 0     0     1     2     3
 1     2     3     0     0
 0     1     2     3     0

---

也就是说，对于

A

的第i行，我想在某个位置插入向量

val

，如

ind

的第i项所示。在没有for循环的情况下，在Matlab中实现这一点的最佳方法是什么？

可以使用的掩蔽功能来实现：构建一个掩蔽，告诉值将放置在何处，然后将这些值填入。在这样做的过程中，更容易使用列而不是行（因为Matlab的列主顺序），并在末尾转置

下面的代码确定最终

A

中最小列数，以便所有值都适合指定位置

您的示例对

ind

应用了位移

-1

。该代码包括一个可修改的通用置换

%// Data
ind = [3 4 2 4 2 3]; %// indices
val = [1 2 3]; %// values
d = -1; %// displacement for indices. -1 in your example

%// Let's go
n = numel(val);
m = numel(ind);
N = max(ind-1) + n + d;  %// number of rows in A (rows before transposition)
mask = bsxfun(@ge, (1:N).', ind+d) & bsxfun(@le, (1:N).', ind+n-1+d); %// build mask
A = zeros(size(mask)); %/// define A with zeros
A(mask) = repmat(val(:), m, 1); %// fill in values as indicated by mask
A = A.'; %// transpose

以您的示例为例：

A =
     0     1     2     3     0
     0     0     1     2     3
     1     2     3     0     0
     0     0     1     2     3
     1     2     3     0     0
     0     1     2     3     0

结果

d=0

（无位移）：

---

如果你能控制一点过量，这里有一个带有

bsxfun

添加功能的-

样本运行-

>> ind
ind =
     3     4     2     4     2     3
>> val
val =
     1     2     3
>> A = zeros(6,5);
>> N = numel(ind);
>> A(bsxfun(@plus,N*[-1:1]',(ind-1)*N + [1:N])) = repmat(val(:),1,N)
A =
     0     1     2     3     0
     0     0     1     2     3
     1     2     3     0     0
     0     0     1     2     3
     1     2     3     0     0
     0     1     2     3     0

---

哈哈！我偷了你的答案！：-）@路易斯门多我怕我偷了你的东西！几天前，它完全脱离了主题，让我思考，我从来没有想过

bsxfun

会出现在一篇元帖子中，但你最近发表了一篇关于10-M问题的帖子，让我想到了这一点，所以也谢谢你！）顺便说一句，我喜欢这个术语

屏蔽能力

，它听起来像是bsxfun有一种超级能力，从某种程度上说这是真的！）这是你的术语，是你创造的！是的，

bsxfun

应该得到一个元帖子，你也是这样做的！：-D

N = numel(ind);
A(bsxfun(@plus,N*[-1:1]',(ind-1)*N + [1:N])) = repmat(val(:),1,N)

>> ind
ind =
     3     4     2     4     2     3
>> val
val =
     1     2     3
>> A = zeros(6,5);
>> N = numel(ind);
>> A(bsxfun(@plus,N*[-1:1]',(ind-1)*N + [1:N])) = repmat(val(:),1,N)
A =
     0     1     2     3     0
     0     0     1     2     3
     1     2     3     0     0
     0     0     1     2     3
     1     2     3     0     0
     0     1     2     3     0