在 MATLAB 中是否有更好/更快的随机洗牌矩阵的方法？

Question

在 MATLAB 中，我使用 Shake.m 函数 (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10067-shake) 随机打乱每一列。例如：

a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
a =

     1     2     3
     4     5     6
     7     8     9

b = shake(a)
b =

     7     8     6
     1     5     9
     4     2     3

这个函数完全符合我的要求，但是我的列非常长（>10,000,000），因此运行需要很长时间。有谁知道实现这一目标的更快方法？我试过分别摇动每个列向量，但这并不快。谢谢！

Answer 1

randperm可以这样用，不知道会不会比shake快：

[m,n]=size(a)
for c = 1:n
    a(randperm(m),c) = a(:,c);
end

或者您可以尝试切换randperm 看看哪个更快（应该产生相同的结果）：

[m,n]=size(a)
for c = 1:n
    a(:,c) = a(randperm(m),c);
end

否则你有多少行？如果行数远少于列数，我们可以假设每个排列都会重复，那么这样的情况如何：

[m,n]=size(a)
cols = randperm(n);
k = 5;  %//This is a parameter you'll need to tweak...
set_size = floor(n/k);
for set = 1:set_size:n
    set_cols = cols(set:(set+set_size-1))
    a(:,set_cols) = a(randperm(m), set_cols);
end

这将大大减少对randperm 的调用次数。将它分成k 大小相等的集合可能不是最佳的，但您可能还想为其添加一些随机性。这里的基本思想是只有factorial(m) 不同的排序，如果m 比n 小得多（例如m=5，n=100000 喜欢你的数据），那么这些排序将自然地重复.因此，与其让这种情况自行发生，不如管理流程并减少对randperm 的调用，这无论如何都会产生相同的结果。

Answer 2

这是一个简单的矢量化方法。请注意，它会创建一个与 a 大小相同的辅助矩阵 (ind)，因此取决于您的内存，它可能可用或不可用。

[~, ind] = sort(rand(size(a))); %// create a random sorting for each column
b = a(bsxfun(@plus, ind, 0:size(a,1):numel(a)-1)); %// convert to linear index

Answer 3

使用 randperm 获取洗牌索引

idx = randperm(size(a,1));

使用索引来打乱向量：

m = size(a,1);
for i=1:m
 b(:,i) = a(randperm(m,:);
end

看看这个答案：Matlab: How to random shuffle columns of matrix

Answer 4

这是一种无循环方法，因为它一次处理所有索引，我相信这是随机的，只要考虑到每列之间的洗牌要求。

代码

%// Get sizes
[m,n] = size(a);

%// Create an array of randomly placed sequential indices from 1 to numel(a)
rand_idx = randperm(m*n);

%// segregate those indices into rows and cols for the size of input data, a
col = ceil(rand_idx/m);
row = rem(rand_idx,m);
row(row==0)=m;

%// Sort both these row and col indices based on col, such that we have col
%// as 1,1,1,1 ...2,2,2,....3,3,3,3 and so on, which would represent per col
%// indices for the input data. Use these indices to linearly index into a
[scol,ind1] = sort(col);
a(1:m*n) = a((scol-1)*m + row(ind1))

最终输出在a本身中获得。