将向量拆分为预定义大小的组

Question

我正在寻找一种方法将输入向量分成预定义大小的组，如果有余数，则最后一组较小。我更喜欢将输出作为单元格，但我不介意它是否是任何其他 class，只要它提供使用后续索引访问子组即可。

以下是预期行为的示例：

% Even split
v = 1:6;
grpSz = 2;
% OUT: {[1,2], [3,4], [5,6]}

% Remainder
v = 1:5;
grpSz = 3;
% OUT: {[1,2,3], [4,5]}

% Single group
v = 1:5;
grpSz = 6;
% OUT: {[1,2,3,4,5]}

以下是一些有用的数量：

输出中的组数：nG = ceil(numel(v)/grpSz)
最后一组的元素个数：r = mod(numel(v), grpSz)

目前我正在使用 mat2cell:

function out = evenSplitter(v, grpSz)
nV = numel(v);
nG = ceil(nV/grpSz);
r = mod(nV, grpSz);
out = mat2cell(v, 1, [repmat(grpSz, 1, nG-1), ~r*grpSz+r]);

...这有效，但看起来有点笨拙。有人会提出更优雅的解决方案吗？

Answer 1

一个解决方案使用splitapply：

v     = 1:5;                                           % input array
grpSz = 2;                                             % maximal group size
out   = splitapply(@(x){x},v,ceil((1:numel(v))/grpSz)) % split v

此方法适用于所有给定的示例。

splitapply 将数据分组并应用函数。匿名函数 @(x){x} 只是将组中的每个元素放入一个单元格中。并且 ceil((1:numel(v))/grpSz) 创建一个数组，指示哪些元素与哪些组关联。

例如，如果 v = 1:5 和 grpSz = 2，ceil((1:numel(v))/grpSz) 生成以下数组 [1 1 2 2 3]。

Answer 2

另一个解决方案，灵感来自（并且很大程度上等同于）obchardon's ：

function out = evenSplitter(v, grpSz)
idx = ceil((1:numel(v))/grpSz);                       % Group ID of each element
out = accumarray( idx.', v, [idx(end) 1], @(x){x} );  % idx(end) == nG

这使用了accumarray which might be faster than splitapply.

Answer 3

对于大输入，这可能比 accumarray 更快：

out = arrayfun(@(k) v(k:min(k+grpSz-1, end)), 1:grpSz:numel(v), 'UniformOutput', false);

将向量拆分为预定义大小的组

Splitting a vector into groups of a predefined size

matlab

vector

grouping

vectorization

matrix-indexing