Supongamos que tengo una (m x n) matriz Q, y un vector de fila r, p.buscando filas coincidentes en la matriz
Q = [ 1 2 3 ; 4 2 3 ; 5 6 7 ; 1 2 3 ; 1 2 3 ; 1 2 5 ];
r = [ 1 2 3 ];
¿Cuál es la forma más fácil de obtener un vector lógico (de longitud m) que indica cuál de las filas de Q son idénticos (para todos los elementos) para la fila especificada r?
En el caso del ejemplo anterior, que debe ser
[ 1 0 0 1 1 0 ];
Puede utilizar ismember y hacerlo en una sola línea:
>> ismember(Q,r,'rows')'
ans =
1 0 0 1 1 0
all(bsxfun(@eq, r, Q),2)'
bsxfun(@eq, r, Q) compara cada fila y devuelve una matriz con mismo tamaño que Q:
>> bsxfun(@eq, r, Q)
ans =
1 1 1
0 1 1
0 0 0
1 1 1
1 1 1
1 1 0
la función all calcula si el El resultado de bsxfun es verdadero a lo largo de cada fila por separado. De este modo se vuelve:
>> all(ans,2)'
ans =
1 0 0 1 1 0
y sí, también hay un operador de transposición ' para que coincida con la salida de fila deseada
Vale la pena señalar que esto es bastante más rápido que el miembro –
manera más fácil con repmat:
a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
t = [4 5 6];
[x,y] = size(a);
r = all(a==repmat(t,y,1), 2)'
también menos eficiente y más lento, ver: http://blogs.mathworks.com/loren/2008/08/04/comparing-repmat-and-bsxfun-performance/#9 –
Eficiencia donde no se necesita es una maldición. La simplicidad para escribir y comprender se relaciona directamente con un mejor código. – Castilho
¿Qué es tan difícil de entender sobre 'bsxfun (@eq, r, Q)' ?? Si lo aprende con ejemplos tan fáciles, se beneficiará más adelante al aplicar problemas complejos. –
a = [1 1 1; 2 2 2; 3 3 3];
b = a(1:2,;);
[temp locb] = ismember(a,b,'rows');
b(locb(locb~=0),:)
ans =
1 1 1
2 2 2
Muy relacionado con: http://stackoverflow.com/questions/6209904/find-given-row-in-a-matrix – neuronet