que - linewidth matlab español

Clasifica una matriz con otra matriz

Question

Supongamos que tengo una matriz A y que ordeno las filas de esta matriz. ¿Cómo replico el mismo orden en una matriz B (el mismo tamaño de curso)?

P.ej

A = rand(3,4);
[val ind] = sort(A,2);
B = rand(3,4);
%// Reorder the elements of B according to the reordering of A

Este es el mejor que he encontrado

m = size(A,1);
B = B(bsxfun(@plus,(ind-1)*m,(1:m)''));

Por curiosidad, ¿alguna alternativa?

Actualización: excelente solución de Jonas perfilada en 2008a (XP):

n = n

0.048524       1.4632       1.4791        1.195       1.0662        1.108       1.0082      0.96335      0.93155      0.90532      0.88976

n = 2m

0.63202       1.3029       1.1112       1.0501      0.94703      0.92847      0.90411       0.8849       0.8667      0.92098      0.85569

Simplemente demuestra que los bucles ya no son un anatema para los programadores de MATLAB gracias a JITA (tal vez).

Answer 1

¿No puedes hacer esto?

[val ind]=sort(A);
B=B(ind);

Me funcionó, a menos que entienda mal tu problema.

Answer 2

Sort () devuelve el índice a lo largo de la dimensión que ordenó. Puede construir explícitamente índices para las otras dimensiones que hacen que las filas permanezcan estables, y luego usar la indexación lineal para reorganizar toda la matriz.

A = rand(3,4);
B = A; %// Start with same values so we can programmatically check result

[A2 ix2] = sort(A,2);
%// ix2 is the index along dimension 2, and we want dimension 1 to remain unchanged
ix1 = repmat([1:size(A,1)]'', [1 size(A,2)]); %//''
%// Convert to linear index equivalent of the reordering of the sort() call
ix = sub2ind(size(A), ix1, ix2) 
%// And apply it
B2 = B(ix)
ok = isequal(A2, B2) %// confirm reordering

Answer 3

Una forma algo más clara de hacer esto es usar un ciclo

A = rand(3,4);
B = rand(3,4);
[sortedA,ind] = sort(A,2);

for r = 1:size(A,1)
   B(r,:) = B(r,ind(r,:));
end

Curiosamente, la versión en bucle es más rápida para matrices cuadradas pequeñas (<12 filas) y grandes (> ~ 700 filas) (r2010a, OS X). Cuantas más columnas haya en relación con las filas, mejor será el rendimiento del bucle.

Este es el código que rápidamente pirateé para probar:

siz = 10:100:1010;
tt = zeros(100,2,length(siz));

for s = siz
    for k = 1:100

        A = rand(s,1*s);
        B = rand(s,1*s);
        [sortedA,ind] = sort(A,2);

        tic;
        for r = 1:size(A,1)
            B(r,:) = B(r,ind(r,:));
        end,tt(k,1,s==siz) = toc;

        tic;
        m = size(A,1);
        B = B(bsxfun(@plus,(ind-1)*m,(1:m).''));
        tt(k,2,s==siz) = toc;

    end
end

m = squeeze(mean(tt,1));

m(1,:)./m(2,:)

Para matrices cuadradas

ans =

    0.7149    2.1508    1.2203    1.4684    1.2339    1.1855    1.0212    1.0201    0.8770       0.8584    0.8405

Para el doble de columnas que filas (el mismo número de filas)

ans =

    0.8431    1.2874    1.3550    1.1311    0.9979    0.9921    0.8263    0.7697    0.6856    0.7004    0.7314