Performance 如何删除矩阵A中与矩阵B在Matlab中指定列中的值相等的行？

我在MatlabA和B中有两个矩阵，它们的列数相等，但行数不同。B中的行数也小于A中的行数。B实际上是A的子集

当A的第1列和第2列中的值等于矩阵B的第1列和第2列中的值时，如何有效地从A中删除这些行

目前我正在这样做：

for k = 1:size(B, 1)
     A(find((A(:,1) == B(k,1) & A(:,2) == B(k,2))), :) = [];
end

Matlab抱怨这是低效的，我应该尝试使用

any

，但我不确定如何使用

any

。有人能帮我解决这个问题吗？=）

我试过这个，但不起作用：

A(any(A(:,1) == B(:,1) & A(:,2) == B(:,2), 2), :) = [];

它抱怨如下：

Error using  == 
Matrix dimensions must agree.

我想要的示例：

结果中的A-B表示B行从A中删除。A-C也是如此。

尝试使用。例如：

c=setdiff(a,b,'rows')

注意，如果订单很重要，请使用：

c = setdiff(a,b,'rows','stable')

Edit：阅读编辑后的问题和对此答案的评论，您要查找的

setdiff

的具体用法是（正如Shai所注意到的）：

替代解决方案： 您只需使用：

使用：

解释代码： 首先，我们使用

bsxfun

比较

A

和

B

列的所有对First-to-column，结果是

compare

大小

numRowsA

-by-

numRowsB

-by-2和

true

其中

比较（ii，jj，kk）=A（ii，kk）=B（jj，kk）

然后我们使用

all

创建大小为

numRowsA

-by-

numRowsB

的

twoEq

，其中每个条目表示

A

和

B

的对应条目是否相等。
最后，我们使用

any

选择与至少一行

B

匹配的

A

行

原始代码有什么问题： 通过删除循环中的

A

行（即

A（…）=[]

），实际上可以在几乎每次迭代中调整

A

。请参见为什么这是一种不良做法

使用 为了仅在前两列上使用

setdiff

（如所建议），您需要使用它的第二个输出参数：

[ignore, ia] = setdiff( A(:,1:2), B(:,1:2), 'rows', 'stable' );
A = A( ia, : ); % keeping only relevant rows, beyond first two columns.

---

下面是另一个

bsxfun

实现-

A(~any(squeeze(all(bsxfun(@eq,A(:,1:2),permute(B(:,1:2),[3 2 1])),2)),2),:)

另一个非常接近，但仍然避免

两个排列

到

一个排列

-

A(~any(all(bsxfun(@eq,A(:,1:2),permute(B(:,1:2),[3 2 1])),2),3),:)

---

感谢你的努力你的答案很好

setdiff

是最好的解决方案，但要将您的第一次尝试转换为

any

（保持循环），这就是Matlab的建议（在您的情况下，您实际上希望

all

，而不是

any

）：

A（all（A==B（k，2），：）=[]顺便说一句，我没有意识到你只是在比较前两列，所以请将我最后的评论更新为
A（all（A（：，1:2）==B（k，1:2），2），：）=[]谢谢大家的回答=）最初的运行时间（加上我的数据）是：0.198072秒。通过使用
bsxfun
方法，我获得了大约0.007秒的运行时间。通过使用
setdiff（A（：，1:2），B（：，1:2），'rows'）
我得到了运行时间：0.004120秒。@jjepsoumi希望你也能在更大的数据量上做一些基准测试，看到这些结果也会很有趣。+1@Divakar我将尝试使用不同的数据集并发布我的结果=）这需要几分钟=）+1，但你不需要
setdiff（A）吗（：，1:2），B（：，1:2），‘行’
取而代之的是？当我写我的答案时，问题中有一个例子，两个数组与答案中的数组相似，现在被编辑掉了。我总是这样写：“例如，…”如果你理解了答案，你还是可以把它应用到这个问题上。@JJEPSUMI可以在编辑之前把你在帖子中的截图发回来吗？从所有的混乱中，我想到了一个替代的解决方案，
ismember
…：）@natan haha避免混乱的方法！+1之外：）@natan哈哈谢谢，这里也是：）
[ignore, ia] = setdiff( A(:,1:2), B(:,1:2), 'rows', 'stable' );
A = A( ia, : ); % keeping only relevant rows, beyond first two columns.

A(~any(squeeze(all(bsxfun(@eq,A(:,1:2),permute(B(:,1:2),[3 2 1])),2)),2),:)

A(~any(all(bsxfun(@eq,A(:,1:2),permute(B(:,1:2),[3 2 1])),2),3),:)