Armadillo 相当于 Matlab 置换?

Armadillo equivalent of Matlab permute?

我有一个 arma::cube mycube(5,10,15);,我想排列它的尺寸,就像在 matlab 中做的那样:

mycube = ones(5,10,15);
mycube = permute(mycube,[3 1 2]);
size(mycube) % returns (15 5 10)

有办法吗?
会不会太低效了?

其实我想做一个 3D FFT,所以我想到了置换第一维和第三维以便能够使用 arma::fft,然后再置换回来。

Armadillo ibrary 不包含这样的功能,但您可以实现一个简化版本。例如:

#include <iostream>
#include <armadillo>
#include <tuple>
#include <algorithm>
#include <vector>

typedef std::tuple<std::size_t,std::size_t,std::size_t> D3tuple;

void printSize(const arma::cube &cube);
void simplePermute(arma::cube &cube, const D3tuple &order);
arma::uword getSize(const arma::cube &cube,
                    const std::size_t &n);
D3tuple get_coeff(arma::cube &cube, const D3tuple &order);

int main(int argc, char** argv)
  {

  arma::cube mycube = arma::randu<arma::cube>(2,2,2);
  std::cout<<mycube<<std::endl;
  printSize(mycube);

  simplePermute(mycube,D3tuple(3,1,2));
  printSize(mycube);
  std::cout<<mycube<<std::endl;
  return 0;
  }

void printSize(const arma::cube &cube)
    {
    std::cout<<cube.n_rows<<" "<<cube.n_cols<<" "<<cube.n_slices<<std::endl;
    }

void simplePermute(arma::cube &cube, const D3tuple &order)
    {
    auto first = std::get<0>(order),
        second = std::get<1>(order),
        third = std::get<2>(order);
    std::size_t cols = getSize(cube,first),
        rows = getSize(cube,second) ,
        slices = getSize(cube,third);

    arma::cube temp(cols,rows,slices);
    std::size_t c1,c2,c3;
    std::tie(c3,c2,c1) = get_coeff(cube,order);
    std::size_t index = 0;
    for(std::size_t i = 0;i<cols;i++)
        for(std::size_t j = 0;j<rows;j++)
            for(std::size_t k = 0;k<slices;k++)
                temp[index++] = cube[c1*i+c2*j+c3*k];

    cube = temp;
    }

arma::uword getSize(const arma::cube &cube,
                    const std::size_t &n)
    {
    switch (n)
        {
        case 1 : return cube.n_rows;
        case 2 : return cube.n_cols;
        case 3 : return cube.n_slices;
        }
    return 0;
    }

D3tuple get_coeff(arma::cube &cube, const D3tuple &order)
    {
    std::size_t c1,c2,c3;
    switch (std::get<0>(order))
        {
        case 1 : 
            c1 =  1;break;
        case 2 : 
            c1 =  cube.n_rows; break;
        case 3 : 
            c1 =  cube.n_rows*cube.n_cols; break;
        }
    switch (std::get<1>(order))
        {
        case 1 : 
            c2 =  1; break;
        case 2 : 
            c2 =  cube.n_rows; break;
        case 3 : 
            c2 =  cube.n_rows*cube.n_cols; break;
        }
    switch (std::get<2>(order))
        {
        case 1 : 
            c3 =  1; break;
        case 2 : 
            c3 =  cube.n_rows; break;
        case 3 : 
            c3 =  cube.n_rows*cube.n_cols; break;
        }
    return std::make_tuple(c1,c2,c3);
    }

另一种制作 3-dim 数组 (arma::cube) 排列的简单方法是下面的方法。这不是很优雅,但很容易理解。

因为3个唯一数的排列是6(确切地说是5,没有参考顺序),所以很快就避免了算法方法。

dim 1、2、3 的排列:

123(基本顺序)132 213 231 312 321。

所以在不同的排列之间进行简单的切换:

template <typename T>
static Cube<T> permute (Cube<T>& cube, const std::tuple<uword,uword,uword>& order)
{
    uword idx1 = std::get<0>(order);
    uword idx2 = std::get<1>(order);
    uword idx3 = std::get<2>(order);

    u32_vec dimension = shape(cube);

    uword rows = dimension(idx1 - 1);
    uword cols = dimension(idx2 - 1);
    uword slis = dimension(idx3 - 1);

    Cube<T> output; 
    output.zeros(rows, cols, slis);

    uword perm = idx1*100 + idx2*10 + idx3;

    switch (perm)
    {
        case 123:
        {
            output = cube; // identity
        }
        break;
        case 132:
        {
            for (int c = 0; c < cube.n_cols; ++c)
                for (int r = 0; r < cube.n_rows; ++r)
                    for (int s = 0; s < cube.n_slices; ++s)
                        output(r, s, c) = cube(r, c, s);
        }
        break;
        case 213:
        {
            for (int c = 0; c < cube.n_cols; ++c)
                for (int r = 0; r < cube.n_rows; ++r)
                    for (int s = 0; s < cube.n_slices; ++s)
                        output(c, r, s) = cube(r, c, s);
        }
        break;
        case 231:
        {
            for (int c = 0; c < cube.n_cols; ++c)
                for (int r = 0; r < cube.n_rows; ++r)
                    for (int s = 0; s < cube.n_slices; ++s)
                        output(c, s, r) = cube(r, c, s);
        }
        break;
        case 312:
        {
            for (int c = 0; c < cube.n_cols; ++c)
                for (int r = 0; r < cube.n_rows; ++r)
                    for (int s = 0; s < cube.n_slices; ++s)
                        output(s, r, c) = cube(r, c, s);
        }
        break;
        case 321:
        {
            for (int c = 0; c < cube.n_cols; ++c)
                for (int r = 0; r < cube.n_rows; ++r)
                    for (int s = 0; s < cube.n_slices; ++s)
                        output(s, c, r) = cube(r, c, s);
        }
        break;
    }

    return output;
}

顺序元组是 matlab 样式(从 1 开始),而犰狳是从零开始的数组。

shape(cube) 函数只是一个小帮手,return 相当于 matlab 中的 Size(),一个具有每个维度大小的 N-dim 数组。

template <typename T> 
inline u32_vec shape (const Cube<T>& x) 
{ 
    return { x.n_rows, x.n_cols, x.n_slices };
}

代码需要配合使用:

using namespace arma;