Julia-通過向量提取多維矩陣的一部分

假設矩陣A是1000 x 10 x 100. 向量b可以是100 x 1，其中100個條目是A的第一維的一部分。第一個切片中總是隻有一個元素A的尺寸與b的每個元素相匹配。

我該如何將矩陣簡化爲匹配向量？

我試圖

Ared= A[b,:,:]

，但它不工作。

這個例子中的新矩陣的形式應該爲100×10×100

有沒有人有什麼想法？

來源

2016-07-26 Hainmueck

有在A的第一尺寸是b中的每個元素匹配一個元件總是。我不完全理解你的第二個問題。一般來說，我想創建一個與原始形狀相同的新矩陣，但是第一個維度減少到向量b。 – Hainmueck

你的問題含糊不清，並且吸引了兩個相互矛盾但可能有效的答案，具體取決於你實際需要什麼;你能指定你想要的嗎？例如，如果「A」是「A =整形（0.1：0.1：2.4,3,4,2）」並且b是一個2元素向量，那麼可以給出一個「b」和預期輸出的例子嗎？ 'b'是你想用來選擇'A'的子範圍的行索引的向量嗎？（例如'b = [1; 3]'），或者你說「b可以從'A（1，：，:)'（例如'b = [0.4; 1.9]'）中可用的值中取兩個值）？請澄清 –

如果是前者，請使用我的回答，如果是後者，請使用Michael的回答，如果不是，請用適當的例子重新說明並澄清您的問題。 –

好吧，我想我明白你在問什麼了。您正在尋找findin()功能。它有兩個參數，每個參數都是一個集合。它查找第一個集合中的元素，並返回這些元素的索引。因此，我們可以將此函數應用於數組的第一維中的切片。下面是一些例子，從2D開始，爲了簡單起見，然後推廣到3D，它們基本上是相同的。

請注意，有必要沿着第二和第三維選擇特定的索引（這裏我爲每個選擇了1），否則，第一維片中沒有明確的元素與b的內容進行比較。（每個維度簡單地提供一部分，在這種情況下，一組3個數字，其中一起識別3D陣列內的特定地點）。

b = rand(100); 
using Distributions 
indices = sample(1:1000, 100, replace=false) ## random indices for where the elements in a slice of the first dimension of A will match those in b. 

## 2D example 
A = rand(1000,100); 
A[indices,1] = b; ## set 100 random rows of A will now have their first element match one element of b 
Ared = A[findin(A[:,1], b),:] ## find the rows in A where the first element is in B. Return the full values of those rows. 

## 3D example 
A3 = rand(1000,10,100); 
A3[indices,1,1] = b; 
Ared3 = A3[findin(A[:,1,1], b),:,:]; 
julia> size(Ared3) 
(100,10,100)

來源

2016-07-26 16:00:28

感謝您的快速回答！你寫道，「A的100個隨機行現在有他們的第一個元素匹配b的一個元素」是那些不是以前匹配的那些行？ – Hainmueck

@Hainmueck這只是爲了創造比賽可以在第一時間發生的情況。換句話說，因爲我實際上沒有訪問你正在使用的矩陣「A」和矢量「b」，所以我需要模擬一個情況，其中將會有一個矩陣「A」，它與矢量'b'。如果沒有這個，如果我剛開始使用隨機的'A'和隨機的'b'，那麼很可能存在很多（如果有的話）的比賽（取決於我如何進行隨機抽籤）。 –

@Hainmueck換句話說，這些線條就是我的工作，爲你製作一個最小可重現的例子;您可以在將來將自己的問題納入其中。請參閱[這裏]（http://stackoverflow.com/help/mcve）瞭解更多細節。 –

你的邏輯是罰款，並會工作若B是一個向量。其原因並不在於你可能試圖使用二維數組（即等級2）進行索引，而這恰好只有一列，而不是向量（即等級1）數組。即我敢肯定，如果你做size(b)結果將是(2,1)而不是(2,)這應該是。

如果您獲得b的相應向量（例如collect(b)），您的索引操作應該可以正常工作。

實施例：

julia> A = rand(Int64[1,10],3,4,2) 
3x4x2 Array{Int64,3}: 
[:, :, 1] = 
10 10 1 10 
10 10 10 10 
    1 10 10 1 

[:, :, 2] = 
1 10 10 1 
1 10 1 1 
1 1 10 10 

julia> b = [1; 3] # this will work. NOTE THE RESULTING TYPE! 
2-element Array{Int64,1}: 
1 
3 

julia> A[b,:,:] 
2x4x2 Array{Int64,3}: 
[:, :, 1] = 
10 10 1 10 
    1 10 10 1 

[:, :, 2] = 
1 10 10 1 
1 1 10 10 

julia> c = [1 3]' # this will not. NOTE THE RESULTING TYPE 
2x1 Array{Int64,2}: 
1 
3 

julia> A[c,:,:] 
ERROR: MethodError: `index_shape_dim` has no method matching  index_shape_dim(::Array{Int64,3}, ::Int64, ::Array{Int64,2}, ::Colon, ::Colon) 

julia> A[collect(c),:,:] # this will work again, c is now a vector 
2x4x2 Array{Int64,3}: 
[:, :, 1] = 
10 10 1 10 
    1 10 10 1 

[:, :, 2] = 
1 10 10 1 
1 1 10 10

來源

2016-07-26 16:47:41

Julia-通過向量提取多維矩陣的一部分

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