Как заменить команды `find` логическим индексированием` (MATLAB) для поиска позиций векторных значений уникальных значений?

Question

В MATLAB у меня есть for loop, у которого есть много взаимодействий, чтобы пройти и заполнить матрицу sparse. Программа очень медленная, и я хотел бы оптимизировать ее, чтобы вскоре закончить. В двух строках я использую команду find, и редактор MATLAB предупреждает меня, что использование logical indexing вместо find улучшит производительность. Мой код очень похож на тот, который представлен в newreader для mathworks, рекомендация для читателей mathworks , где есть вектор значений и вектор уникального значения, сгенерированный из него. Использует find для получения индекса в уникальных значениях (для обновления значений в матрице). Короче говоря, код дан:

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

Но последняя строка - это не индекс, а вектор нулей и единиц. У меня есть наглядный пример, составьте набор показателей; tt=round(rand(1,6)*10)

 tt = 3     7     1     7     1     7

сделать уникальный вектор; ttUNI=unique(tt)

ttUNI = 1     3     7

Используйте find, чтобы получить индекс положения значения в наборе уникальных значений; find(ttUNI(:) == tt(1))

ans = 2

Сравните с использованием логического индексирования; (ttUNI(:) == tt(1))

ans =
 0
 1
 0

Наличие значения 2 намного полезнее, чем этот двоичный вектор, когда мне нужно обновить индексы для матрицы. Для моей матрицы я могу сказать mat(find(ttUNI(:) == tt(1)), 4), и это работает. В то время как использование (ttUNI(:) == tt(1)) требует последующей обработки.

Есть ли аккуратный и эффективный способ сделать то, что нужно? Или использование find неизбежно при таких обстоятельствах?

ОБНОВЛЕНИЕ : я добавлю сюда код, рекомендованный пользователем: @Jonas, чтобы лучше понять проблему, с которой я столкнулся, и сообщить о некоторых результатах инструмента профилировщика.

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

Здесь UNIQUE_LENGTH = 223482 и size(network,1)=273209. Я прогоняю profiler tool в течение нескольких минут, что было недостаточно для завершения программы, но чтобы достичь устойчивого состояния, когда соотношение времени не слишком сильно изменится. Atensor_row_num = find(NUM_UNI.. равно 45,6% и Atensor_col_num = find(NUM_UNI... равно 43,4% . Строка с Atensor(Atensor_row_num,Atenso..., которая присваивает значения матрице sparse, составляет всего 8,9% . Длина вектора NUM_UNIQUE довольно велика, поэтому find является важным аспектом кода; даже важнее, чем редкая матричная манипуляция. Любое улучшение здесь будет значительным. Я не знаю, есть ли более эффективная логическая последовательность для того, чтобы этот алгоритм продолжал работать, вместо того, чтобы использовать простой подход замены find.

Answer 1

find действительно неизбежно при определенных обстоятельствах.Например, если вы хотите перебрать индексы, то есть

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

или если вы хотите сделать многоуровневую индексацию

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

или если вы хотите первые n хороших значений

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

В вашем случае вы можете избежать вызова на find, используя дополнительные выходы unique

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

---

Прежде чем пытаться оптимизироватьисправляя то, что, по вашему мнению, занимает время, я предлагаю вам запустить профилировщик в своем коде, чтобы проверить, что действительно требует времени.И затем вы можете опубликовать код вашего фактического цикла, и мы сможем помочь.

Answer 2

Если вы хотите найти индекс истинных значений в логическом векторе, вы можете сделать следующее:

>> 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