Funkcja mapowania w MATLAB?

Jestem trochę zaskoczony, że MATLAB nie ma funkcji Map, więc zhakowałem jeden razem, ponieważ jest to coś, bez czego nie mogę żyć. Czy jest tam lepsza wersja? Czy jest jakaś standardowa funkcjonalna biblioteka programistyczna dla MATLAB, której brakuje?

function results = map(f,list)
% why doesn't MATLAB have a Map function?
results = zeros(1,length(list));
for k = 1:length(list)
    results(1,k) = f(list(k));
end

end

użycie byłoby np

map( @(x)x^2,1:10)

Krótka odpowiedź: funkcja wbudowana arrayfunrobi dokładnie to samo, co twoja mapfunkcja dla tablic numerycznych:

>> y = arrayfun(@(x) x^2, 1:10)
y =

     1     4     9    16    25    36    49    64    81   100

Istnieją dwie inne wbudowane funkcje, które zachowują się podobnie: cellfun(które działają na elementach tablic komórek) i structfun(które działają na każdym polu struktury).

Jednak te funkcje często nie są konieczne, jeśli korzystasz z wektoryzacji, w szczególności przy użyciu operatorów arytmetycznych opartych na elementach . Na przykład, który podałeś, wektoryzowanym rozwiązaniem byłoby:

>> x = 1:10;
>> y = x.^2
y =

     1     4     9    16    25    36    49    64    81   100

Niektóre operacje będą automatycznie działać na elementach (np. Dodawanie wartości skalarnej do wektora), podczas gdy inne operatory mają specjalną składnię dla operacji elementarnych (oznaczoną a .przed operatorem). Wiele funkcji wbudowanych w MATLAB-ie jest zaprojektowanych do działania na argumentach wektorowych i macierzowych za pomocą operacji elementarnych (często stosowanych do danego wymiaru, takiego jak sumi meanna przykład), a zatem nie wymaga funkcji mapowania.

Podsumowując, oto kilka różnych sposobów prostowania każdego elementu w tablicy:

x = 1:10;       % Sample array
f = @(x) x.^2;  % Anonymous function that squares each element of its input

% Option #1:
y = x.^2;  % Use the element-wise power operator

% Option #2:
y = f(x);  % Pass a vector to f

% Option #3:
y = arrayfun(f, x);  % Pass each element to f separately

Oczywiście dla tak prostej operacji opcja nr 1 jest najbardziej rozsądnym (i wydajnym) wyborem.

Oprócz operacji opartych na wektorach i elementach istnieje również cellfunfunkcja mapowania funkcji na tablicach komórek. Na przykład:

cellfun(@upper, {'a', 'b', 'c'}, 'UniformOutput',false)
ans = 
    'A'    'B'    'C'

Jeśli parametr „UniformOutput” ma wartość true (lub nie został podany), spróbuje połączyć wyniki zgodnie z wymiarami tablicy komórek, więc

cellfun(@upper, {'a', 'b', 'c'})
ans =
ABC

Dość prostym rozwiązaniem, wykorzystującym wektoryzację Matlaba, byłoby:

a = [ 10 20 30 40 50 ]; % the array with the original values
b = [ 10 8 6 4 2 ]; % the mapping array
c = zeros( 1, 10 ); % your target array

Teraz piszę

c( b ) = a

zwroty

c = 0    50     0    40     0    30     0    20     0    10

c (b) jest odniesieniem do wektora o rozmiarze 5 z elementami c przy indeksach podanych przez b. Teraz, jeśli przypiszesz wartości do tego wektora odniesienia, oryginalne wartości w c zostaną nadpisane, ponieważ c (b) zawiera odniesienia do wartości c i żadnych kopii.

Wygląda na to, że wbudowana funkcja arrayfun nie działa, jeśli wynikiem jest tablica funkcji: np .: map (@ (x) [xx ^ 2 x ^ 3], 1: 10)

niewielkie modyfikacje poniżej sprawiają, że działa to lepiej:

function results = map(f,list)
% why doesn't MATLAB have a Map function?
for k = 1:length(list)
    if (k==1)
        r1=f(list(k));
        results = zeros(length(r1),length(list));
        results(:,k)=r1;
    else
        results(:,k) = f(list(k));

    end;
end;
end

Jeśli Matlab nie ma wbudowanej funkcji mapy, może to być spowodowane względami wydajności. W swojej implementacji używasz pętli do iteracji po elementach listy, co jest generalnie źle widziane w świecie Matlab. Większość wbudowanych funkcji Matlab jest „wektoryzowana”, co oznacza, że ​​bardziej wydajne jest wywołanie funkcji na całej tablicy niż samodzielne iterowanie po niej i wywoływanie funkcji dla każdego elementu.

Innymi słowy, to

a = 1:10;
a.^2

jest znacznie szybszy niż to

a = 1:10;
map(@(x)x^2, a)

zakładając twoją definicję mapy.

Nie potrzebujesz, mapponieważ funkcja skalarna, która jest stosowana do listy wartości, jest stosowana do każdej z wartości i dlatego działa podobnie do map. Spróbuj

l = 1:10
f = @(x) x + 1

f(l)

W twoim konkretnym przypadku możesz nawet pisać

l.^2

Wektoryzacja rozwiązania opisanego w poprzednich odpowiedziach jest prawdopodobnie najlepszym rozwiązaniem dla szybkości. Wektoryzacja jest również bardzo matowa i dobrze się czuje.

Powiedziawszy to, Matlab ma teraz klasę kontenera Map.

Zobacz http://www.mathworks.com/help/matlab/map-containers.html