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  • 删除三维矩阵中重复的矩阵
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    2021-05-05 08:05:28

    《matlab创建三维矩阵》由会员分享,可在线阅读,更多相关《matlab创建三维矩阵(6页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、创建三维矩阵的几种方法一下标法1.三维矩阵的创建: clearfor i=2:3for j=2:3for k=2:3M(i,j,k)=i+j+k;endendend2.程序结果的查询: M(:,:,1)ans =0 0 00 0 00 0 0 M(:,:,2)ans =0 0 00 6 70 7 8 M(:,:,3)ans =0 0 00 7 80 8 92 低维数组法1.三维矩阵的创建: M1=1,1,1;2,2,2;3,3,3; M2(:,:,1)=M1; M2(:,:,2)=3*M1; M2(:,:,3)=5*M1;2.程序结果的查询: M1M1 =1 1 12 2 23 3 3 M2(。

    2、:,:,1)ans =1 1 12 2 23 3 3 M2(:,:,2)ans =3 3 36 6 69 9 9 M2(:,:,3)ans =5 5 510 10 1015 15 15三cat函数法1.三维矩阵的创建: M3=M1+M2; %M1、M2为上文中已定义的矩阵 M4=cat(3,M1,M2,M3)2.程序结果的查询:M4(:,:,1) =1 1 12 2 23 3 3M4(:,:,2) =1 1 12 2 23 3 3M4(:,:,3) =3 3 36 6 69 9 9M4(:,:,4) =5 5 510 10 1015 15 15M4(:,:,5) =2 2 24 4 46 6 6M4(:,:,6) =4 4 48 8 812 12 12M4(:,:,7) =6 6 612 12 1218 18 18(注:文档可能无法思考全面,请浏览后下载,供参考。可复制、编制,期待你的好评与关注。

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  • 三维矩阵与二维矩阵相乘

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    我正在处理完全相同的问题,并着眼于最有效的方法。我看到的方法大致有三种,除了使用外部库(即,

    mtimesx

    ):

    循环通过三维矩阵的切片

    重复和排列巫术

    Cellfun乘法

    我最近比较了这三种方法,看哪种方法最快。我的直觉是(2)会是赢家。代码如下:

    % generate data

    A = 20;

    B = 30;

    C = 40;

    D = 50;

    X = rand(A,B,C);

    Y = rand(B,D);

    % ------ Approach 1: Loop (via @Zaid)

    tic

    Z1 = zeros(A,D,C);

    for m = 1:C

    Z1(:,:,m) = X(:,:,m)*Y;

    end

    toc

    % ------ Approach 2: Reshape+Permute (via @Amro)

    tic

    Z2 = reshape(reshape(permute(X, [2 1 3]), [A B*C]), [B A*C])' * Y;

    Z2 = permute(reshape(Z2',[D A C]),[2 1 3]);

    toc

    % ------ Approach 3: cellfun (via @gnovice)

    tic

    Z3 = cellfun(@(x) x*Y,num2cell(X,[1 2]),'UniformOutput',false);

    Z3 = cat(3,Z3{:});

    toc

    所有三种方法产生相同的输出(phew!)但是,令人惊讶的是,这个循环是最快的:

    Elapsed time is 0.000418 seconds.

    Elapsed time is 0.000887 seconds.

    Elapsed time is 0.001841 seconds.

    请注意,从一个试验到另一个试验的时间变化很大,有时(2)是最慢的。随着数据的增加,这些差异变得更加显著。但与

    许多的

    更大的数据,(3)比(2)。循环方法仍然是最好的。

    % pretty big data...

    A = 200;

    B = 300;

    C = 400;

    D = 500;

    Elapsed time is 0.373831 seconds.

    Elapsed time is 0.638041 seconds.

    Elapsed time is 0.724581 seconds.

    % even bigger....

    A = 200;

    B = 200;

    C = 400;

    D = 5000;

    Elapsed time is 4.314076 seconds.

    Elapsed time is 11.553289 seconds.

    Elapsed time is 5.233725 seconds.

    但是循环法

    可以

    如果环尺寸比其他尺寸大得多,则应慢于(2)。

    A = 2;

    B = 3;

    C = 400000;

    D = 5;

    Elapsed time is 0.780933 seconds.

    Elapsed time is 0.073189 seconds.

    Elapsed time is 2.590697 seconds.

    所以(2)以一个大因素获胜,在这个(可能是极端的)情况下。可能并不是所有情况下都是最佳的方法,但是循环仍然很好,在许多情况下也是最佳的。在可读性方面也是最好的。走开!

    展开全文
  • 二维矩阵 * 三维矩阵 * 二维矩阵 得到了一个二维矩阵。即:(n * c1) x (m * c1 * c2) x (n * c2) 得 n * m实现主要参考的是tensorflow的matmul运算对于高维矩阵的乘法支持batch的操作,只要保证高维矩阵最后两维之前...

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    二维矩阵 * 三维矩阵 * 二维矩阵 得到了一个二维矩阵。

    即:

    (n * c1) x (m * c1 * c2) x (n * c2) 得 n * m

    实现主要参考的是tensorflow的matmul运算对于高维矩阵的乘法支持batch的操作,只要保证高维矩阵最后两维之前的维度一样就可以。直接上例子比较直观。

    import tensorflow as tf

    g = tf.Graph()

    with g.as_default():

    x = tf.ones([2, 3, 1], dtype=tf.float32)

    y = tf.ones([2, 1, 4], dtype=tf.float32)

    z = tf.matmul(x, y)

    p = tf.ones([2, 3, 1, 5], dtype=tf.float32)

    q = tf.ones([2, 3, 5, 6], dtype=tf.float32)

    r = tf.matmul(p, q)

    with tf.compat.v1.Session(graph=g) as sess:

    print(sess.run(z).shape) # (2, 3, 4)

    print(sess.run(r).shape) # (2, 3, 1, 6)

    比较让我震惊的是在tensorflow2.0版本可以按下面计算,当然这样计算比较符合理想化结果,例子中就是300个二维矩阵分别跟一个二维矩阵去乘。

    numpy和torch也是支持这样计算的,但是numpy的结果的维度有所不同。

    import tensorflow as tf

    g = tf.Graph()

    with g.as_default():

    a = tf.ones([2, 3], dtype=tf.float32)

    b = tf.ones([300, 3, 6], dtype=tf.float32)

    d = tf.matmul(a, b) # (300,2,6),这一步2.0版本能够运行令人费解

    d = tf.transpose(d, [1, 0, 2]) # d:(2,300,6)

    c = tf.ones([2, 6, 1], dtype=tf.float32) # 原本c应该是(2,6)

    e = tf.matmul(d, c) # e:(2,300,1)

    e = tf.reshape(e, [2, 300])

    with tf.compat.v1.Session(graph=g) as sess:

    print(sess.run(e).shape)

    # print(sess.run(d).shape)

    tensorflow1.0版本不可以按上述计算,在第一个matmul的时候必须要将b reshape一下,具体计算可以参考:

    https://blog.csdn.net/weixin_41024483/article/details/88536662

    展开全文
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