matlab中的矩阵运算用于移动值

我有一个矩阵，我想创建一个新的排序，例如

vals = [1 2; 3 4]

我还有两个矩阵，new_x和new_y，这样

new_x（a，b）=j

和

new_x（a，b）=k

意味着我希望vals（a，b）处的值映射到new_vals（j，k）

例如，给定

new_x = [1 2; 2 1]
new_y = [2 2; 1 1]

我想要 新值=[4 3；1 2]

---

我知道我可以编写两个for循环来构建新的数组，但是matlab在提供对整个矩阵的运算方面是出了名的。我的问题是，在没有for循环的情况下，如何构建新的VAL？

基本上，您试图得到一个矩阵，当使用

new\u x

和

new\u y

进行索引时，将得到

VAL

，即-

输出（新x（1,1），新y（1,1））

必须等于

vals（1,1）

输出（新x（1,2）、新y（1,2））

必须等于

vals（1,2）

，依此类推

我们稍后将尝试验证这一点。现在，这里有一个使用

线性索引的解决方案

-

nrows = size(vals,1);  %// Store number of rows

%// Calculate linear indices
idx = (new_x + (new_y-1)*nrows); 

%// Trace/map back to sorted version of "1:numel(vals)"
[~,traced_back_idx] = sort(idx(:));    

%// Index into vals with traced back linear indices & then reshape & transpose
out = reshape(vals(traced_back_idx),[],nrows).' 

这是另一种可能更快的方法-

out = nan(size(vals));
out((new_x + (new_y-1)*nrows)) = vals;
out = out.'

正如前面为验证所讨论的，让我们使用

new_x

和

new_y

索引

out

，这应该与

vals

匹配。这里有一个这样做的代码-

for ii = 1:size(out,1)
    for jj = 1:size(out,2)
        check_back(ii,jj) = out(new_y(ii,jj),new_x(ii,jj));
    end
end

样本运行-

案例1（问题样本）：

案例2：

---

我想我明白你在这里想做什么了。new_x和new_y只是新值矩阵rigth的坐标？问题是你所尝试的方法只对向量有效，而对矩阵无效，所以唯一的方法是将矩阵转换成向量，对值重新排序，然后返回矩阵，如：

vals = [1 ,2; 3, 4];
    A=reshape(vals,1,4); % A is a vector [ 1     3     2     4]
    new_coord=[2,3,4,1];        
    B(new_c)=A;    %B is [4     1     3     2]
    new_val=reshape(B,2,2) %back to matrix 

获取新值=[4 3；1 2]。此外，B=A（新的_c）也是允许的，但坐标不同，即使以这种方式考虑rigth坐标也很容易

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我相信一定有办法包含新的x矩阵，并将所有内容转换为新的坐标，你能一步一步地解释一下还是添加for-loop实现？@Daniel我认为从

new\u x

和

new\u y

计算的线性指数可以追溯到从

1到numel（vals）

的线性指数。如果我没弄错的话，这有点像是映射回来的。@Daniel。。或者追溯到numel（VAL）的排序版本。@Divakar：为了进一步复制结果，我找到了两种解释数据的方法，都得到了预期的输出。我将等待其他人接受你的回答或对其发表评论；我现在正在看他的反应

vals =
     1     2     5
     3     4     5
     6     8     3
new_x =
     1     2     3
     3     1     2
     3     2     1
new_y =
     2     2     3
     2     1     1
     1     3     3
out =
     4     5     6
     1     2     3
     3     8     5
check_back = (must be same as vals)
     1     2     5
     3     4     5
     6     8     3

vals = [1 ,2; 3, 4];
    A=reshape(vals,1,4); % A is a vector [ 1     3     2     4]
    new_coord=[2,3,4,1];        
    B(new_c)=A;    %B is [4     1     3     2]
    new_val=reshape(B,2,2) %back to matrix