如何用2D矩阵中指定的随机数填充零3D数组？
精力充沛
3D阵列A的尺寸为M×N×P。2d矩阵B的大小为M×N。对于B的每一行，最多有一个元素大于零。例：
B = [0 3 0; 2 0 0];
A = zeros(2,3,4);
我想随机填充A，以便在第一行和第二列中恰好有三个，在第二行和第一列中恰好有两个。例如：
A(:,:,1) = [0 1 0; 0 0 0]
A(:,:,2) = [0 1 0; 1 0 0]
A(:,:,3) = [0 0 0; 1 0 0]
A(:,:,4) = [0 1 0; 0 0 0]
换句话说，B元素指示在A的第三维中应具有相同行和列索引的元素。我目前可以通过循环执行此操作，但我希望以一种更有效的方式执行此操作，因此由于M和N实际上很大，因此没有循环。这是我的代码：
B = [0 3 0; 2 0 0];
A = zeros(2,3,4);
for i = 1:size(B,1)
[r,c] = max(B(i,:));
idx = randperm(size(A,3),r);
A(i,c,idx) = 1;
end
沃尔菲
请参阅此答案底部的基准以解决计算时间方面的“效率”。
您可以使索引循环更快
通过使用find，您可以获得B非零的实际索引，这使循环更“有针对性”，然后您可以跳过该调用，max因为我们不在乎B其中任何一行。
可以说这也更加灵活，因为它不对的每一行中的非零值的数量假设任何约束B。
[M, N] = size(B);
% Set up the output
A = zeros(M,N,P);
% Get row and column indices of non-zero B
[r,c] = find(B);
for ii = 1:numel(r)
% Index into A, given row and column, random columns according to B
A( r(ii), c(ii), randperm( P, B(r(ii), c(ii)) ) ) = 1;
end
全矩阵运算不一定很快。下面的操作不使用循环，但是实际上内存效率低下，这对于大输入来说很慢！
创建一个随机矩阵
r = rand( M, N, P );在第3维上对随机随机矩阵进行排序，我们不在乎排序的矩阵，而只在乎索引。即订购。这是一种用于获取整个矩阵的方法，在该矩阵中，第3维的每个矢量都经过
1:P混洗（类似于randperm在循环中使用）。[~,shuff] = sort(r, 3);使用
B作为阈值来洗牌后的指数转换成1/0。请注意，这使用隐式扩展，这需要MATLAB 2016b或更高版本。A = (shuff <= B)
您可以将1.和2.合并为一个步骤，因此完整的代码将变为
% Inputs
B = [0 3 0; 2 0 0];
P = 4;
% Get shuffled matrix
[M, N] = size(B);
[~,shuff] = sort( rand( M, N, P ), 3 );
% Get ouput
A = (shuff <= B);
基准测试
我们可以运行一个快速基准测试来比较这些方法。在很小的一端，矩阵运算速度更快。对于large来说B，此答案顶部建议的有效循环要快得多。
N = 7, P = 10, M = variable因为您实际上说过您M很大，所以使用此基准。
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