论射线的形状无关切片
在这篇文章中，我使用术语片来指n维数组B_i的子数组A，对于某些维d，size(B_i, d)是1。A由size(A, d)这样的切片组成，沿着维度d连接起来。
例如，如果ndims(A)为6，d为3，则表单的表达式
A(:, :, i, :, :, :)对于i中的1:size(A, d)，表示构成A的所有切片(沿维度d)。
像A(:, :, i, :, :, :)这样的表达式的问题是，它不能象征性地推广到维数与6维不同的数组中的3维上的切片，例如，要在维2上得到A的切片，就需要一个不同的表达式，A(:, i, :, :, :, :)。这意味着这些表达式在不可知某些数组形状的代码中是无用的，因为这些数组将从中提取切片。
下面的函数是我的matlab-noob试图实现形状无关的切片.(名称slice已经被采用，因此我将函数hslice称为hyperslice的缩写。)该函数的策略是将输入数组整形为一个合适的三维数组，沿着重塑后的数组的第二维取所需的切片，并将结果从原始的输入数组中整形成一个切片的形状。
function out = hslice(ndarray, d, i)
sz = size(ndarray);
pfx = sz(1:d-1); % dimensions before d
sfx = sz(d+1:end); % dimensions after d
tmp = reshape(ndarray, prod(pfx), sz(d), prod(sfx));
out = reshape(tmp(:, i, :), [pfx 1 sfx]);
end是否有一种内置的，或至少更有效的方法来达到同样的结果(以一种不可知的方式)？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2014-03-20 08:36:32
嗯。您可以使用取消引用的单元格数组和“逗号分隔列表”之间的等价性，以及可以使用char ':‘作为索引来动态构造任意维度的A(:, :, :, i, :, ...)调用这一事实。
function out = slice(A, ix, dim)
subses = repmat({':'}, [1 ndims(A)]);
subses{dim} = ix;
out = A(subses{:});这将是完全概括的，并且将执行与原始静态A(:, :, i, :, ...)表达式完全相同的“切片”索引操作，除了旋转这些字符串来设置它的开销之外。
或者，如果您愿意，只需使用sprintf将该A(:, :, i, :, ...)构造为字符串，然后在其上调用eval()。但如果可能的话，我喜欢避免eval。
请注意，您最初的实现使用的是快速操作，并且应该执行得很好，大约和这次一样快。我只是张贴这个，因为我认为它是非常可读的，回答你的问题，原来提出的，它可以应用于其他有用的东西。
片的分配
您还可以使用相同的单元内下标技术作为分配给数组片的lvalue。但是，您不能直接重用slice函数，因为它返回数组的提取子集，而不是lvalue引用。所以你可以做一个非常相似的函数来完成任务本身。
function A = slice_assign(A, ix, dim, B)
%SLICE_ASSIGN Assign new values to a "slice" of A
subses = repmat({':'}, [1 ndims(A)]);
subses{dim} = ix;
A(subses{:}) = B;实际上，您还可能需要一个函数，该函数只返回单元格数组中的计算索引，因此您可以随身携带这些索引，并将它们反复用于赋值和引用。
function out = slice_subs(A, ix, dim)
subses = repmat({':'}, [1 ndims(A)]);
subses{dim} = ix;
out = subses;Stack Overflow用户
发布于 2014-03-20 07:58:58
您可以尝试permute和setdiff将该维度移动到一致的位置：
function out = hslice(ndarray, d, i)
subdims = setdiff(1:ndims(ndarray),d);
sz = size(ndarray);
outsz = sz(subdims);
order = [d subdims];
ndarray = permute(ndarray,order);
out = reshape(ndarray(i,:),outsz);
end例如：
d = 3; i = 2;
nd = randi(23,3,3,3,2);
out = hslice(nd,d,i); % out = squeeze(nd(:,:,i,:)) for d=3但是，数据是在这里切片之前重写的，而不是用问题中的代码重写的。所以，我会和行动小组一起去！
https://stackoverflow.com/questions/22537326
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