在Matlab中构造一个矩阵，其中每个元素通过将同一行中的所有其他元素相加得到

我有一个矩阵

a

，在Matlab中由0和1组成，维数

MxN

。我想构造一个维度为

MxN

的矩阵

B

，其中

B（I，j）

通过对

a（h，j）

求和

h

与

I

不同的所有

h

得到

这是我当前的代码

A=randi([0 1],2097144,20); %2097144x20
B = @( )bsxfun(@minus,sum(A(:,2:end),2),A(:,2:end)); %2097144x20
timeit(B)

这大约需要0.5秒

你能提出更快的建议吗

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编辑问题，感谢以下评论：代码正确；我对它的解释是错误的；正确的解释是

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我有一个矩阵

a

，在Matlab中由0和1组成，维数

MxN

。我想构造一个维度为

MxN

的矩阵

B

，其中

B（I，j）

通过对

a（I，h）

求和

h

与

j

不同的所有

h

得到

您的代码没有执行您所声明的操作。您希望沿列（即跨行）求和。此外，你为什么跳过了第一栏。根据您的要求，正确的线路是

B = bsxfun(@minus,sum(A,1),A);

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大约快4倍。

我假设您要多次调用代码。如果你想用许多不同的矩阵来称呼它A，那么就我所见，你或多或少是运气不佳-mex可以帮你一些忙-你可以通过2或3的因子来加速它，但你基本上是内存受限的

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另一方面，如果你正在做一些更微妙的事情，那么这取决于手头的具体问题——也许你可以使用并行工具箱或gpu。

这与你得到它的速度差不多。如果您使用的是R2016b或更新版本，您可以在本机MATLAB代码中将其缩减为

sum（A（：，2:end））-A（：，2:end）

，在高效计算您所要求的方面，这将处于停滞状态。如果你真的想把它推得更快，你可以考虑编写MEX代码，但是这比它的价值要多得多，因为你已经尽可能快地做到了这一点，没有Max。谢谢你们俩。我正在与@bsxfun斗争。也许我不知道如何正确使用它，但它总是以某种方式涉及到我代码中最慢的部分。今天我问了另一个问题。你的代码并没有完全按照你描述的那样。为什么

2:end

？感谢您指出这一点。代码是正确的；这个解释是错误的，这不是我想要的。例如，如果

A=[11；10；01；00]

，那么

B=[11；01；10；00]

。你的代码给了我

C=[11；12；21；22]

，正如我在问题中所说的：我想构造一个维度

MxN

的矩阵

B

，其中

B（I，j）

是通过对

a（h，j）

求和

h

不同于

I

我不理解。如果B（i，j）=A（h，j）与h~=i之和，那么例如B（2,1）应该是A（h，1）与h~=2之和，即：A（1,1）+A（3,1）+A（4,1），它应该是1（如C中的）而不是0（如B中的）。对不起，我的错误！代码是正确的，我写的解释是错误的！！