类似于R'；Matlab中的s-rep

我正在寻找一个与R for Matlab中的

rep

函数类似的函数。例如，使用

rep

我可以执行以下操作：

> rep(c(1,2,3),times=3)
[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3

> rep(c(1,2,3),each=3)
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3
> 

在matlab中，有一个repmat函数来完成第一部分

>> repmat([1,2,3],1,3)

ans =

     1     2     3     1     2     3     1     2     3

但不是第二部分（或者至少我不知道怎么做）

有什么建议吗？

这里有一个想法：

a=[1,2,3];
reshape(repmat(a,1,length(a)),1,length(a)^2)

ans =

 1     2     3     1     2     3     1     2     3

reshape(repmat(a,length(a),1),1,length(a)^2)

ans =

 1     1     1     2     2     2     3     3     3

---

我还找不到一个简单的函数可以一步完成这项工作，但如果有，我会感兴趣。

好问题+1。通过Kronecker张量积实现这一点的简单单线性方法，例如：

A = [1 2 3];
N = 3;
B = kron(A, ones(1, N));

然后：

更新：@Dan提供了一个非常简洁的解决方案，看起来比我的

kron

方法更有效，所以在离开页面之前检查答案：-）

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更新：@bcumming还提供了一个很好的解决方案，当输入向量较大时，该解决方案可以很好地扩展。

如果像我一样，你不知道什么是Kronecker张量积，你可能会对这个更直观（实际上我认为更快）的解决方案感兴趣：

c(ceil((1:length(c)*n)/n));

所以这里我使用向量索引来复制矩阵。例如，使用上述两种情况，我们可以：

c = 1:3;
c([1 1 1 2 2 2 3 3 3]) %for each
c([1 2 3 1 2 3 1 2 3]) %for times

所以问题是，如果没有你所要求的功能，我们怎么做一个向量[123123123]。因此，我用我们需要的元素数做了一个向量，即1:9，然后除以3，然后取整（即在命令行中尝试

ceil（（1:9）/3）

）

一点基准测试（我知道这东西应该在循环中，所以可能这不太准确）：

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首先定义一个函数，如下所示，可以相当接近地重现R中rep函数的语法：

function [result]=rep(array, count)
matrix = repmat(array, count,1);
result = matrix(:);

然后，您可以通过使用行或列向量调用来复制所需的行为：

>> rep([1 2 3],3)
ans =
 1     1     1     2     2     2     3     3     3

>> rep([1 2 3]',3)
ans =
 1     2     3     1     2     3     1     2     3

注意，我在第二次调用中使用了转置（'）操作符，将输入数组作为列向量（3x1矩阵）传递

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我在笔记本电脑上对此进行了基准测试，对于100000个元素重复100次的基本阵列，它比使用上面的ceil选项快2到8倍，这取决于您是想要第一种排列还是第二种排列。

有一个简单的一步函数：

kron

（Kronecker张量积）。我已经添加了一个示例。干杯。我试图想出一个我能理解的解决方案，因为我不知道什么是Kronecker张量积。你可能对结果感兴趣，我认为它比kron（）快虽然我还没有真正做过适当的基准测试…不敢相信我不知道

rep

的

每个

选项；一直以来都在使用一个粗糙的单行程序…请注意，自Matlab2015a以来，现在有一个内置函数正是这样做的：非常整洁+1！我在我的机器上验证了您的速度测试，并添加了一些循环，一个你得到的结果很有代表性。通常，我发现你的方法比

kron

快4倍。但是更直观？我认为这是旁观者的看法：-）Kronecker产品在概念上非常简单，一旦一个人经历了计算它们如何工作的初始成本…是的，很公平-我猜它只是名字，它里面有一个词张量，因此它吓到了我：）在我的小例子中它肯定有效，但我想要一些真正适用于“不规则”向量的东西。例如，像c=[1.34,9.2，-8.2,99]这样的向量适用于任何向量，甚至文本。它对你评论中的向量绝对有效。它甚至会在这方面起作用：n=3；c=‘哇！’；c（ceil（（1:length（c）*n）/n））快速简单！我很惊讶雷普马特是赢家，但在这种情况下，它显然是最好的解决方案！如果有效地实现，repmat应该非常快，因为它通过将内存从一个位置复制到另一个位置来执行重复。具有大量缓存的现代处理器在这方面非常擅长。这也是两种使用类型之间存在4个速度差异的原因：速度快的一种具有跨步1内存访问，而另一种具有跨步长度（数组）内存访问，速度较慢。

function [result]=rep(array, count)
matrix = repmat(array, count,1);
result = matrix(:);

>> rep([1 2 3],3)
ans =
 1     1     1     2     2     2     3     3     3

>> rep([1 2 3]',3)
ans =
 1     2     3     1     2     3     1     2     3