MATLAB小函数：将列向量转化为0-1矩阵

将列向量转化为0-1矩阵，例如

A =

1

2

1

5

3

4

1

4

3

转换为：

B =

1 0 0 0 0

0 1 0 0 0

1 0 0 0 0

0 0 0 0 1

0 0 1 0 0

0 0 0 1 0

1 0 0 0 0

0 0 0 1 0

0 0 1 0 0

1. MATLAB程序

function B=trans_logic(A)

% 将列向量转化为0-1矩阵

% A=[1;2;1;5;3;4;1;4;3];

num=size(A);

for i=1:num

B(i, A(i))=1;

end

2. 结果

>> A=[1;2;1;5;3;4;1;4;3];

>> B=trans_logic(A)

B =

1 0 0 0 0

0 1 0 0 0

1 0 0 0 0

0 0 0 0 1

0 0 1 0 0

0 0 0 1 0

1 0 0 0 0

0 0 0 1 0

0 0 1 0 0

2019-11-13

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有没有一种方法可以在MATLAB中组合2个向量，例如：

mat = zeros(length(C),length(S));

for j=1:length(C)

mat(j,:)=C(j)*S;

end

使用类似于以下内容的常规MATLAB语法：

mat = C * S(1:length(S))

这给出了"内部矩阵尺寸必须一致误差"，因为它正在尝试执行正常的矩阵运算。 这不是标准的线性代数运算，所以我不确定如何在MATLAB中正确表达它，但是似乎不需要循环就可以实现，而这在MATLAB中太慢了。

我想你有错字。" mat(1，:) = ..."行将继续覆盖第一行，而对其余行不执行任何操作。 您是说说" mat(j，:) = ..."吗？

是的，您说对了，应该是mat(j，:)。 对于那个很抱歉。

没问题。 我已修复它，以避免造成任何进一步的混乱。 =)

根据您的描述，这听起来像是简单的矩阵运算。您只需要确保C和S的尺寸正确即可。C应该是列向量(length(C)-1)，而S应该是行向量(1-length(S))。假设它们是正确的尺寸，请执行以下操作：

mat = C*S;

如果您不确定它们的尺寸，可以使用以下方法：

mat = (C(:))*(S(:)');

编辑：实际上，我对括号有点疯狂。其中一些是不必要的，因为没有操作顺序方面的问题。这是一个更干净的版本：

mat = C(:)*S(:)';

说明：

MATLAB中的矩阵乘法运算符将根据要应用的向量的尺寸来产生内积(导致标量值)或外积(导致矩阵)。

上面的最后一个方程产生一个外积，这是因为使用了冒号运算符来重塑矢量自变量的维数。语法C(:)将C的内容重塑为单个列向量。语法S(:)'将S的内容重塑为列向量，然后将其转置为行向量。乘以后，将得到大小(长(C)乘长(S))的矩阵。

注意：冒号运算符的这种用法适用于任何维数的向量和矩阵，从而使您可以将它们的内容重塑为单个列向量(如另一个SO问题所示，这使某些操作更加容易)。

为什么底部表达式与顶部表达式产生不同的结果？似乎C = C(:)。我不明白这里有些微妙的事情。

@Pete：我会在答案中添加一个解释，以使其更清楚。

如果您的说法正确，那么我会读懂您的意思，然后C * S应该起作用，并且可以观察到它确实起作用。因此，真正的问题只是列向量与行向量相乘的顺序。甜。谢谢。

乐意效劳。 C和S必须都是行向量开头，在这种情况下C * S和C(：)* S做同样的事情。实际上，只有在您不知道C和S是行向量还是列向量，但仍然想与它们执行外积的情况下，才真正需要更通用的C(：)* S(:)。

我一直认为括号是"索引运算符"，而C(：，x)是C(1：length(C)，x)的简写。文档中确实强调了操作arent的精妙之处。有点可笑，他们比语言本身更好地记录了图书馆。

括号是索引运算符的一种类型，括号之间的参数可以包含表达式和其他运算符。在括号内使用冒号运算符时，可以戴很多帽子。它可以用来制作像" C(1：length(C)，x)"这样的向量，它可以索引像" C(：，x)"这样的整个维度，或者可以按列方式访问所有元素如" C(:)"。确实，Ive发现MATLAB的文档非常好，而且通常比其他语言更清晰。

尝试在MATLAB中执行此操作：

mat = C*S'

如：

C = [1; 2; 3];

S = [2; 2; 9; 1];

mat = zeros(length(C),length(S));

for j=1:length(C)

mat(j,:)=C(j)*S;

end

% Equivalent code:

mat2 = C*S';

myDiff = mat - mat2

您是说以下意思吗？

mat = zeros(length(C),length(S));

for j=1:length(C)

mat(j,:)=C(j)*S;

end

如果是这样，那只是矩阵乘法：

C' * S    % if C and S are row vectors

C * S'    % if C and S are column vectors

如果您不知道C和S是行向量还是列向量，则可以使用技巧将它们转换为列向量，然后在乘以它们之前转置S：

C(:) * S(:)'

尝试这个：

C = 1：3

S = 1：5

mat1 = C'* S

mat2 = bsxfun(@times，C'，S)

(特别是当您需要的功能不是更简单的MATLAB表示法时很好)

-罗恩

我不清楚您在做什么-看来您生成的矩阵将由length(C)行组成，其中第i行是由i项的i比例缩放的向量S x4>(因为对向量进行下标给出了标量)。在这种情况下，您可以执行以下操作

mat = repmat(C,[1 length(S)]) .* repmat(S, [length(C) 1])

在其中将C跨列平铺，并将S向下平铺。

尝试使用meshgrid：

[Cm, Sm] = meshgrid(C, S);

mat = Cm .* Sm;

编辑：没关系，矩阵乘法也可以。您只需要一个列向量C和一个行向量S。然后执行C *S。