向量化matlab列標準化

Question

我想標準化每列的矩陣。我現在有這樣的代碼工作正常：

A = randn(10,3) 

maxA = max(A,[],1) 
minA = min(A,[],1) 

for i=1:size(A,2) 
    A(:,i) = (A(:,i) - minA(i) ./ (maxA(i) - minA(i)) 
end 

然而，由於我的矩陣將是更大的，由60K循環大約10K將永遠需要。我如何矢量化我的代碼？ 我曾經想過使用Matlab的normc，但那不會和我的代碼一樣。

Answer 1

您可以使用bsxfun

A = randn(10,3) 

maxA = max(A,[],1) 
minA = min(A,[],1) 

bsxfun(@minus, A, minA ./ abs(maxA - minA)) 

不過，我不太明白你的正火。是不是寧願用

(A(:,i) - minA(i)) ./ (maxA(i) - minA(i)) 

要正常化？如果是這樣，bsxfun說法應爲：

bsxfun(@times, bsxfun(@minus, A, minA), 1./abs(maxA - minA)) 

Answer 2

一般則可能是：

A = (A - ones(size(A)) * diag(minA))/diag(maxA - minA); 

或

A = (A - ones(size(A)) * diag(minA)) * diag(1 ./ (maxA - minA)); 

但考慮到大小：

m = repmat(minA, size(A, 1), 1); 
n = repmat(maxA - minA, size(A, 1), 1); 
A = (A - m) ./ n;