如何用“逻辑索引”（MATLAB）替换“查找”命令，以查找唯一值的向量值位置？答案

【问题标题】：How to substitute `find` commands with `logical indexing` (MATLAB), for looking up vector value positions of unique values?如何用“逻辑索引”（MATLAB）替换“查找”命令，以查找唯一值的向量值位置？
【发布时间】：2012-03-16 21:20:58
【问题描述】：

在 MATLAB 中，我有一个 for loop，它有很多交互要经过并填充一个 sparse 矩阵。该程序非常慢，我想对其进行优化以使其尽快完成。在两行中，我使用了命令find，MATLAB 的编辑器警告我使用logical indexing 而不是find 将提高性能。我的代码与提交给 mathworks newreader mathworks newsreader recommendation 的代码非常相似，其中有一个值向量和一个由它生成的唯一值向量。使用find 获取唯一值中的索引（用于更新矩阵中的值）。简而言之，给出的代码是：

     positions = find(X0_outputs == unique_outputs(j,1));
% should read
     positions = X0_outputs == unique_outputs(j,1);

但最后一行不是索引，而是一个由 0 和 1 组成的向量。我有一个说明性的例子，制作一组索引； tt=round(rand(1,6)*10):

 tt = 3     7     1     7     1     7

制作一个独特的向量； ttUNI=unique(tt)

ttUNI = 1     3     7

使用find获取值在唯一值集合中的位置索引； find(ttUNI(:) == tt(1))

ans = 2

与使用逻辑索引比较； (ttUNI(:) == tt(1))

ans =
 0
 1
 0

当我需要更新矩阵的索引时，拥有2 的值比二进制向量有用得多。对于我的矩阵，我可以说 mat(find(ttUNI(:) == tt(1)), 4) 并且有效。而使用(ttUNI(:) == tt(1)) 需要后期处理。

是否有一种简洁有效的方法来完成所需的工作？或者在这样的情况下使用find 是不可避免的吗？

更新：我将在此处包含用户推荐的代码：@Jonas，以便更好地了解我遇到的问题并报告一些分析器工具的结果.

ALL_NODES = horzcat(network(:,1)',network(:,2)');
NUM_UNIQUE = unique(ALL_NODES);%unique and sorted    
UNIQUE_LENGTH = length(NUM_UNIQUE);
TIME_MAX = max(network(:,3));
WEEK_NUM = floor((((TIME_MAX/60)/60)/24)/7);%divide seconds for minutes, for hours, for days and how many weeks
%initialize tensor of temporal networks
temp = length(NUM_UNIQUE);
%making the tensor a sparse 2D tensor!!! So each week is another replica of
%the matrix below
Atensor = sparse(length(NUM_UNIQUE)*WEEK_NUM,length(NUM_UNIQUE));
WEEK_SECONDS = 60*60*24*7;%number of seconds in a week

for ii=1:size(network,1)%go through all rows/observations 
    WEEK_NOW = floor(network(ii,3)/WEEK_SECONDS) + 1;
    if(WEEK_NOW > WEEK_NUM)
        disp('end of weeks')
        break
    end
    data_node_i = network(ii,1);
    Atensor_row_num = find(NUM_UNIQUE(:) == data_node_i)...
        + (WEEK_NOW-1)*UNIQUE_LENGTH;
    data_node_j = network(ii,2);
    Atensor_col_num = find(NUM_UNIQUE(:) == data_node_j);
    %Atensor is sparse
    Atensor(Atensor_row_num,Atensor_col_num) = 1;          
end

这里是UNIQUE_LENGTH = 223482 和size(network,1)=273209。我在profiler tool 上运行了几分钟，这还不足以让程序完成，而是在时间比率不会发生太大变化时达到稳定状态。 Atensor_row_num = find(NUM_UNI.. 为 45.6%，Atensor_col_num = find(NUM_UNI... 为 43.4%。将值分配给sparse 矩阵的Atensor(Atensor_row_num,Atenso... 行只有8.9%。 NUM_UNIQUE向量的长度相当大，所以find是代码的一个重要方面；甚至比稀疏矩阵操作更重要。这里的任何改进都是显着的。我不知道这个算法是否有更有效的逻辑进展，而不是采用直接替换find 的方法。

【问题讨论】：

我只是想补充一点，据我所知，每次查找调用都会或多或少地触发该警告消息。我最近遇到了一种情况，逻辑索引版本比我调用 find() 的版本慢得多。如果它处于时间紧迫的情况下，我会尝试两种方式。

标签： matlab optimization indexing find

【解决方案1】：

find 在某些情况下确实是不可避免的。例如，如果你想循环索引，即

idx = find(someCondition);
for i = idx(:)'
    doSomething
end

或者如果你想做多级索引

A = [1:4,NaN,6:10];
goodA = find(isfinite(A));
everyOtherGoodEntry = A(goodA(1:2:end));

或者如果你想要前 n 个好的值

A = A(find(isfinite(A),n,'first');

在您的情况下，您可以通过使用 unique 的附加输出来避免调用 find

[uniqueElements,indexIntoA,indexIntoUniqueElements] = unique(A);

在您尝试通过修复您认为需要时间的问题来优化代码之前，我建议您对代码运行分析器以检查真正需要时间的内容。然后您可以发布您的实际循环的代码，我们也许可以提供帮助。

【讨论】：

我添加了运行代码的分析器结果，以及实际的循环代码。干杯。

【解决方案2】：

如果您想在逻辑向量中找到真值的索引，您可以执行以下操作：

>> r = rand(1,5) 
r =
    0.5323    0.3401    0.4182    0.8411    0.2300

>> logical_val = r < 0.5            % Check whether values are less than 0.5
logical_val =
     0     1     1     0     1

>> temp = 1:size(r,2)               % Create a vector from 1 to the size of r
temp =
     1     2     3     4     5

>> temp(logical_val)                % Get the indexes of the true values
ans =
     2     3     5

【讨论】：