映射 2 个向量 - 帮助向量化
在 Matlab 中工作我有 2 个不同长度的 x 坐标向量.例如: xm = [15 20 24 25 26 35 81 84 93];xn = [14 22 26 51 55 59 70 75 89 96]; 我需要将 xm 映射到 xn，或者换句话说，找出 xn 中哪些坐标最接近 xm.因此，如果我有与这些坐标关联的值，我可以使用这张地图作为索引并将这些值关联起来. 两个向量都已排
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假设我有一个像这样的元素矩阵: A = reshape(1:25, 5, 5)一 =1 6 11 16 212 7 12 17 223 8 13 18 234 9 14 19 245 10 15 20 25 我想有效地计算外积的 3D 矩阵，使得该输出矩阵的第 ith 个切片是第 ith 列的外积A 与自身.两个向量 u 和 v 之间的外积就是 u*v.' 如果 u 和 v 都是列向量.
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向量化冒号 (:) 的概念 - MATLAB 中两个向量之间的值
我有两个向量，idx1 和 idx2，我想获取它们之间的值.如果 idx1 和 idx2 是数字而不是向量，我可以这样做: idx1=1;idx2=5;值=idx1:idx2％ 结果% 值 =%% 1 2 3 4 5 但在我的例子中，idx1 和 idx2 是可变长度的向量.例如，对于长度=2: idx1=[5,9];idx2=[9 11]; 我可以使用冒号运算符直接获取两者之间的值吗?这
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为什么重塑如此之快?(剧透:写时复制)
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MATLAB 版本 7 中的 pdist2 等效项
我需要在matlab中计算2个矩阵之间的欧几里德距离.目前我正在使用 bsxfun 并计算如下距离(我附上了一段代码): for i=1:4754test_data=fea_test(i,:);d=sqrt(sum(bsxfun(@minus, test_data, fea_train).^2, 2));结尾 fea_test 的大小是 4754x1024 并且 fea_train 是 680
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将 3D 矩阵与 2D 矩阵相乘
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如何在对角线上为 MATLAB 矩阵赋值?
假设我有一个 NxN 矩阵 A、一个由数字 1:N 的子集组成的索引向量 V 和一个值 K，我想这样做: for i = VA(i,i) = K结尾 有没有办法在一个带有矢量化的语句中做到这一点? 例如A(某事) = K 语句 A(V,V) = K 不起作用，它分配了非对角元素，这不是我想要的.例如: >>A = 零(5)；>>V = [1 3 4];>>A(V,V) = 1一
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创建一个零填充的二维数组，其中一个位于由向量索引的位置
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查找序列中的零岛
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比较 BSXFUN 和 REPMAT
之前关于 bsxfun 和 repmat 之间性能比较的问题很少. 其中之一是:Matlab - bsxfun 不再比 repmat 快?.这个试图研究 repmat 和 bsxfun 之间的性能比较，特别是执行从输入数组本身沿列减去输入数组的平均值，因此将仅探索@minus 部分 bsxfun 与其 repmat 等效. 另一个是:在 Matlab 中，什么时候使用 bsxfun 是最佳
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为什么在单独循环中按元素添加比在组合循环中快得多?
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Python 向量化嵌套 for 循环
如果您能帮助我找到并理解在嵌套 for 循环中优化以下数组操作的 Pythonic 方法，我将不胜感激: def _func(a, b, radius):“如果 a> b 返回 0，否则返回 1"如果 distance.euclidean(a, b) 其中 volume.shape (182, 218, 200) 和 roi.shape (3,) 都是 ndarray 类型；而 radius
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