По формо-независимой нарезке ndarrays

Question

В этом посте я использую термин ломтик для обозначения подмассива B_i n- мерного массива A такой, что size(B_i, d) равен 1, для некоторого измерения d, A состоит из size(A, d) такие кусочки, соединенные вдоль измерения d,

Например, если ndims(A) 6 и d 3, то выражения вида

A(:, :, i, :, :, :)

за i в 1:size(A, d) представлять все срезы (вдоль измерения d) которые составляют A,

Проблема с выражением типа A(:, :, i, :, :, :) состоит в том, что он не может быть символически обобщен на срезы вдоль измерения, отличного от 3, в массивах, имеющих число измерений, отличное от 6. Например, чтобы получить AСрез по измерению 2, нужно другое выражение, A(:, i, :, :, :, :), Это означает, что такие выражения бесполезны в коде, который не зависит от формы некоторого массива, из которого должны быть извлечены фрагменты.

Приведенная ниже функция является моей попыткой matlab-noob реализовать разрезание без учета формы. (Имя slice уже занято, значит я назвал функцию hslice, Короче для hyperslice.) Стратегия функции состоит в том, чтобы преобразовать входной массив в подходящий трехмерный массив, взять желаемый срез по второму измерению измененного массива и преобразовать результат в форму среза из исходного входного массива.

function out = hslice(ndarray, d, i)
    sz = size(ndarray);
    pfx = sz(1:d-1);    % dimensions before d
    sfx = sz(d+1:end);  % dimensions after d

    tmp = reshape(ndarray, prod(pfx), sz(d), prod(sfx));
    out = reshape(tmp(:, i, :), [pfx 1 sfx]);
end

Есть ли встроенный или, по крайней мере, более эффективный способ достижения того же результата (без учета формы)?

Answer 1

Да уж. Вы можете использовать эквивалентность между разыменованными массивами ячеек и "списками, разделенными запятыми", и тот факт, что вы можете использовать символ ":" в качестве индекса для динамического построения этого A(:, :, :, i, :, ...) вызов для произвольных измерений.

function out = slice(A, ix, dim)

subses = repmat({':'}, [1 ndims(A)]);
subses{dim} = ix;
out = A(subses{:});

Это будет обобщать полностью и будет выполнять ту же самую операцию индексации "среза", что и исходная статическая A(:, :, i, :, ...) выражение, помимо накладных расходов на эти строки, чтобы настроить его.

Или, если вы хотите, вы можете просто использовать sprintf построить это A(:, :, i, :, ...) в виде строки, а затем вызвать eval() в теме. Но мне нравится избегать eval если вообще возможно.

Обратите внимание, что ваша первоначальная реализация использует быстрые операции и должна работать очень хорошо, примерно так же быстро, как эта. Я просто публикую это, потому что я думаю, что он очень удобочитаемый, отвечает на ваш вопрос в том виде, в котором он был задан изначально, и его можно применить к другим полезным материалам.

Назначение ломтикам

Вы также можете использовать эту же технику "индексы в ячейке" в качестве lvalue для присвоения фрагментам массива. Вы не можете использовать функцию слайса напрямую, так как она возвращает извлеченное подмножество массива, а не ссылку на lvalue. Таким образом, вы можете сделать очень похожую функцию, которая выполняет само назначение.

function A = slice_assign(A, ix, dim, B)
%SLICE_ASSIGN Assign new values to a "slice" of A

subses = repmat({':'}, [1 ndims(A)]);
subses{dim} = ix;
A(subses{:}) = B;

На практике вам также может понадобиться функция, которая просто возвращает вычисленные индексы в массиве ячеек, чтобы вы могли переносить их и использовать их многократно для присваивания и ссылки.

function out = slice_subs(A, ix, dim)

subses = repmat({':'}, [1 ndims(A)]);
subses{dim} = ix;
out = subses;

Answer 2

Ты можешь попробовать permute а также setdiff чтобы переместить это измерение в последовательную позицию:

function out = hslice(ndarray, d, i)
subdims = setdiff(1:ndims(ndarray),d);
sz = size(ndarray);
outsz = sz(subdims);
order = [d subdims];
ndarray = permute(ndarray,order);
out = reshape(ndarray(i,:),outsz);
end

Например:

d = 3; i = 2;
nd = randi(23,3,3,3,2);
out = hslice(nd,d,i);   % out = squeeze(nd(:,:,i,:)) for d=3

НО, данные переписываются до нарезки здесь, а не с кодом в вопросе. Итак, я бы на самом деле пошел с ОП!