Question

我有一个m x m矩阵M，我正在为k矩阵n x n x k生成N子阵列的不同部分进行抽样。我想知道的是：如果没有for循环，这可以有效地完成吗？

以下是一个简单示例：

M = [1:10]'*[1:10];                 %//' Large Matrix
indxs = [1 2;2 1;2 2];
N = zeros(4,4,3);                   %// Matrix to contain subarrays

for i=1:3,
   N(:,:,i) = M(3-indxs(i,1):6-indxs(i,1),3-indxs(i,2):6-indxs(i,2));
end

在我的实际代码中，矩阵M和N相当大，这个操作循环了数千次，因此这种低效率会对运行时造成重大影响。

Answer 1

可以使用bsxfun两次对其进行矢量化。但这并不意味着它必然更有效率：

M = [1:10].'*[1:10]; %'// Large Matrix
indxs = [1 2;2 1;2 2];

r = size(M,1);
ind = bsxfun(@plus, (3:6).', ((3:6)-1)*r); %'// "3" and "6" as per your example
N = M(bsxfun(@minus, ind, reshape(indxs(:,1)+indxs(:,2)*r, 1,1,[])));

Matlab：从数组中高效生成子数组

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