Matlab索引逻辑索引

Question

我给出了一个指数列表，例如i = [3 5]和向量v = 1:6。我需要一个函数f，它返回给定索引i的向量v的逻辑映射，例如：

f(i, length(v)) = [0 0 1 0 1 0]

由于我将调用这个函数数百万次，我想使它尽可能快。是否有执行此任务的内置函数？

Answer 1

我知道我在游戏中迟到了，但我真的很想找到一个和ismember一样优雅的更快的解决方案。事实上，有一种方法使用了无文档的ismembc函数：

ismembc(v, i)

基准测试

N = 7;
i = [3 5];

%// slayton's solution
tic
for ii = 1:1e5
    clear idx;
    idx(N) = false;
    idx(i) = true;
end
toc

%// H.Muster's solution
tic
for ii = 1:1e5
    v = 1:N;
    idx = ismember(v, i);
end
toc

%// Jonas' solution
tic
for ii = 1:1e5
    idx = sparse(i, 1, true, N, 1);
end
toc

%// ismembc solution
tic
for ii = 1:1e5
    v = 1:N;
    idx = ismembc(v, i);
end
toc

我得到的是：

Elapsed time is 1.482971 seconds.
Elapsed time is 6.369626 seconds.
Elapsed time is 2.039481 seconds.
Elapsed time is 0.776234 seconds.

令人惊讶的是，ismembc确实是最快的！

编辑：

对于非常大的N值(即当v是一个大数组时)，更快的解决方案实际上是slayton的(以及HebeleHododo的)。你有相当多的策略可供选择，请仔细挑选:)

由H.Muster编辑：

以下是包括_ismemberoneoutput在内的基准测试结果

Slayton's solution:
   Elapsed time is 1.075650 seconds.
ismember:
   Elapsed time is 3.163412 seconds.
ismembc:
   Elapsed time is 0.390953 seconds.
_ismemberoneoutput:
   Elapsed time is 0.477098 seconds.

有趣的是，Jonas的解决方案不适合我，因为我得到了一个Index exceeds matrix dimensions.错误.

由胡加蒙编辑：

值得注意的是，ismembc需要两个输入都是数值输入、排序输入、非稀疏输入和非NaN值，这是来源文件中很容易忽略的细节。

Answer 2

只需创建一个逻辑索引向量，并将所需位置设置为true/false

idx = false( size( v) );
idx( i ) = true;

这可以用如下所示的函数包装：

function idx = getLogicalIdx(size, i)
  idx = false(size);
  idx(i) = true;
end

如果您需要一个大小相同的索引向量，用于分配该向量一次的一百万次操作，然后在每次迭代时对其进行操作：

idx = false(size(v)); % allocate the vector
while( keepGoing)

  idx(i) = true; % set the desired values to true for this iteration

  doSomethingWithIndecies(idx);

  idx(i) = false; % set indices back to false for next iteration

end

如果您真的需要性能，那么您可以编写一个mex函数来完成这一任务。下面是我编写的一个非常基本的、未经测试的函数，比其他方法快约2倍：

#include <math.h>
#include <matrix.h>
#include <mex.h>

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],
                 int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    double M;
    double *in;

    M = mxGetScalar(prhs[0]);
    in = mxGetPr(prhs[1]);
    size_t N = mxGetNumberOfElements(prhs[1]);



    plhs[0] = mxCreateLogicalMatrix( M,1 );
    mxLogical *out= mxGetLogicals( plhs[0] );


    int i, ind;
    for (i=0; i<N; i++){
        out[ (int)in[i] ] = 1;
    }

}

在matlab中有几种不同的分配向量的方法。有些人比其他人更快，请参阅下面这篇无文档的Matlab文章，以获得一个很好的总结：

下面是比较不同方法的一些快速基准。最后一个方法是目前最快的，但它要求您对每个操作使用相同大小的逻辑索引向量。

N = 1000;
ITER = 1e5;

i = randi(5000,100,1);
sz = [N, 1];

fprintf('Create using false()\n');
tic;
for j = 1:ITER
    clear idx;
    idx = false( N, 1 );
    idx(i) = true;
end
toc;

fprintf('Create using indexing\n');
tic;
for j = 1:ITER
    clear idx;
    idx(N) = false;
    idx(i) = true;
end
toc;

fprintf('Create once, update as needed\n');
tic;
idx = false(N,1);
for j = 1:ITER
    idx(i) = true;
    idx(i) = false;
end
toc;

fprintf('Create using ismembc\n');
a = ones(N,1);
tic;
for j = 1:ITER

    idx = ismembc(1:N, i);
end
toc;

Answer 3

您可以使用ismember

 i = [3 5];
 v = 1:6;

 ismember(v,i)

会回来

ans =

     0     0     1     0     1     0

对于可能更快的版本，您可以尝试

builtin('_ismemberoneoutput', v, i)

请注意，我只对您指定的行向量进行了测试。