有效地将向量解压缩为二进制矩阵 Octave

Question

在 Octave 上，我正在尝试以以下格式解压矢量：

我想要 return 一个维度矩阵 ( rows(y) x max value(y) )，其中对于每一行，我在原始数字值的列中有一个 1，还有一个零其他地方，即上面的例子

y01 = [ 1 0 0 0
        0 1 0 0
        0 0 0 1
        1 0 0 0
        0 0 1 0 ]

到目前为止我有

y01 = zeros( m, num_labels );
for i = 1:m
    for j = 1:num_labels
        y01(i,j) = (y(i) == j);
    end
end

这可行，但对于更大的矩阵会变慢，而且看起来效率低下，因为它循环遍历每个值，即使大多数值没有改变。

我在 another thread 上为 R 找到了这个：

f3 <- function(vec) {
    U <- sort(unique(vec))
    M <- matrix(0, nrow = length(vec), 
          ncol = length(U), 
          dimnames = list(NULL, U))
    M[cbind(seq_len(length(vec)), match(vec, U))] <- 1L
    M
}

但我不知道 R 并且我不确定 if/how 解决方案移植到八度。

感谢任何建议！

Answer 1

使用稀疏矩阵（这也节省了大量内存），可以像往常一样用于进一步计算：

y = [1; 2; 4; 1; 3]
y01 = sparse (1:rows (y), y, 1)

如果你真的想要一个完整的矩阵，那么使用 "full":

full (y01)
ans =
1   0   0   0
0   1   0   0
0   0   0   1
1   0   0   0
0   0   1   0

Answer 2

当矩阵很大时，稀疏是一种更有效的方法。如果你的结果维度不是很高，你可以试试这个：

y = [1; 2; 4; 1; 3]
I = eye(max(y));
y01 = I(y,:)

结果与 full(sparse(...)) 相同。

y01 =

   1   0   0   0
   0   1   0   0
   0   0   0   1
   1   0   0   0
   0   0   1   0

Answer 3

另一种可能是：

y = [1; 2; 4; 1; 3]
classes = unique(y)(:)
num_labels = length(classes)
y01=[1:num_labels] == y

详细打印输出如下：

y =    
   1
   2
   4
   1
   3

classes =    
   1
   2
   3
   4

num_labels =  4
y01 =

  1  0  0  0
  0  1  0  0
  0  0  0  1
  1  0  0  0
  0  0  1  0

Answer 4

% Vector y to Matrix Y
Y = zeros(m, num_labels);

% Loop through each row
for i = 1:m
    % Use the value of y as an index; set the value matching index to 1
    Y(i,y(i)) = 1;
end

有效地将向量解压缩为二进制矩阵 Octave

Efficiently unpack a vector into binary matrix Octave

binary

vector

matrix

octave