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我有一个巨大的矩阵，比如说，

a=rand（[M，N]）

和一个索引向量，其

N

整数值介于

1

和

M

之间，例如，

RandomIndex=randi（M，[1，N]）

现在我想生成一个包含条目的行向量

result = [A(RandomIndex(1),1), A(RandomIndex(2),2), ..., A(RandomIndex(N),N)]

这样做的有效方法是什么？这应该是一个非常便宜的操作，但我所有的实现都很慢。我不认为在Matlab中有一个符号可以直接做到这一点，是吗

到目前为止，最快的选择是

indexFunction = @(r,c) A(r,c);
result = cell2mat(arrayfun(indexFunction,RandomIndex,1:N,'UniformOutput',false));

有没有更有效的方法？
直接使用索引

M=10;N=50;
A=rand([M,N]);
RandomIndex = randi(M,[1,N]);
out = zeros(1,numel(RandomIndex));
for ii = 1:numel(RandomIndex)
    out(ii)=A(RandomIndex(ii),ii);
end

M = 100;N=100;
A = rand(M,N);
% get a random index that can be as large as your matrix
% 10 rows by 1 column
idx = randi(numel(A), 10,1);
t = A(idx);

直接使用索引

M = 100;N=100;
A = rand(M,N);
% get a random index that can be as large as your matrix
% 10 rows by 1 column
idx = randi(numel(A), 10,1);
t = A(idx);

使用

将
RandomIndex
和
1:N
给出的行和列索引转换为基于
size（A）
的线性索引，然后可以直接使用该索引对
A
进行索引

M = 100;N=100;
A = rand(M,N);
% get a random index that can be as large as your matrix
% 10 rows by 1 column
idx = randi(numel(A), 10,1);
t = A(idx);


另一种方法是使用
RandomIndex
和
1:N
返回
NxN
矩阵，然后使用

注意：
用于将返回的行向量转换为列向量。
使用

将
RandomIndex
和
1:N
给出的行和列索引转换为基于
size（A）
的线性索引，然后可以直接使用该索引对
A
进行索引

M = 100;N=100;
A = rand(M,N);
% get a random index that can be as large as your matrix
% 10 rows by 1 column
idx = randi(numel(A), 10,1);
t = A(idx);


另一种方法是使用
RandomIndex
和
1:N
返回
NxN
矩阵，然后使用

注意：
“
用于将返回的行向量转换为列向量。
另一种方法是使用和逻辑索引：

M = sparse(RandomIndex, 1:N, 1) == 1;
out = A(M);

第一行代码生成一个逻辑矩阵，其中每列中仅设置了1个
true
值。这是由
RandomIndex
的每个值定义的。我们将其转换为逻辑矩阵，然后索引到矩阵中以获得最终的随机向量。
另一种方法是使用和逻辑索引：

M = sparse(RandomIndex, 1:N, 1) == 1;
out = A(M);

第一行代码生成一个逻辑矩阵，其中每列中仅设置了1个
true
值。这是由
RandomIndex
的每个值定义的。我们将其转换为逻辑矩阵，然后索引到矩阵中以获得最终的随机向量。
这不会产生正确的值。你的代码生成了
A（RandomIndex，1）
。。。好吧，然后回到可靠的
for
循环，这也是正确的。这是最规范的方法+1.这不会产生正确的值。你的代码生成了
A（RandomIndex，1）
。。。好吧，然后回到可靠的
for
循环，这也是正确的。这是最规范的方法+1.这不会产生正确的值。您的代码生成
A（随机索引，1）
@IKavanagh它肯定不会生成
A（随机索引，1）
。首先，没有
随机索引
，这是一个很好的尝试。第二，它没有理由被限制在
A（，1）
，因为它使用
A
中所有条目的随机索引。如果您费心运行代码，您将看到
idx（1）=8148
，这是元素
A（82,48）
。但是，嘿…为什么要麻烦…只是巨魔…这并不能产生OP想要的东西。从他的问题上看很清楚。他有
A
和
RandomIndex
，如果他将
RandomIndex
应用于
A
，就像你的问题中的
t=A（RandomIndex）
它将生成
A（RandomIndex，1）
就像在我的评论中一样。
idx（1）=8148
和
A（82,48）
与这个问题有什么关系？@IKavanagh是正确的。问题是要生成随机的行位置，但列位置是按预定义顺序排列的：
col=1，2，…，N
。本质上，OP希望生成：
A（随机数）1、A（随机数）2、…、A（随机数）
。此代码不执行OP要求的操作。主要是它不能保证列访问是以OP要求的方式进行的。您正在生成列主索引，这很好，但它没有按正确的顺序进行，这不会生成正确的值。您的代码生成
A（随机索引，1）
@IKavanagh它肯定不会生成
A（随机索引，1）
。首先，没有
随机索引
，这是一个很好的尝试。第二，它没有理由被限制在
A（，1）
，因为它使用
A
中所有条目的随机索引。如果您费心运行代码，您将看到
idx（1）=8148
，这是元素
A（82,48）
。但是，嘿…为什么要麻烦…只是巨魔…这并不能产生OP想要的东西。从他的问题上看很清楚。他有
A
和
RandomIndex
，如果他将
RandomIndex
应用于
A
，就像你的问题中的
t=A（RandomIndex）
它将生成
A（RandomIndex，1）
就像在我的评论中一样。
idx（1）=8148
和
A（82,48）
与这个问题有什么关系？@IKavanagh是正确的。问题是要生成随机的行位置，但列位置是按预定义顺序排列的：
col=1，2，…，N
。本质上，OP希望生成：
A（随机数）1、A（随机数）2、…、A（随机数）
。此代码不执行OP要求的操作。主要是它不能保证列访问是以OP要求的方式进行的。您正在生成列主索引，这很好，但它的顺序不正确。加上1是这个问题的第一个正确答案。事实证明，手动为这种特殊情况复制sub2ind更快，即
A（M*(