Trasforma una matrice in un vettore impilato dove vengono rimossi tutti gli zeri dopo l'ultimo valore diverso da zero per riga

Question

Ho una matrice con alcuni valori zero che desidero cancellare.

a=[ 1 2 3 0 0; 1 0 1 3 2; 0 1 2 5 0] 

>>a = 

1  2  3  0  0 
1  0  1  3  2 
0  1  2  5  0 

Tuttavia, desidero cancellare solo quelli dopo l'ultimo valore diverso da zero di ogni riga. Ciò significa che voglio mantenere 1 2 3 dalla prima riga, 1 0 1 3 2 dal secondo e 0 1 2 5 dal terzo.

Desidero quindi memorizzare i valori rimanenti in un vettore. Nel caso dell'esempio questo si tradurrebbe nel vettore

b=[1 2 3 1 0 1 3 2 0 1 2 5] 

L'unico modo che ho capito comporta un ciclo for che vorrei evitare:

b=[]; 
for ii=1:size(a,1) 
    l=max(find(a(ii,:))); 
    b=[b a(ii,1:l)]; 
end 

C'è un modo per vettorizzare questo codice?

Answer 1

Ci sono molti modi possibili per farlo, qui è il mio approccio:

arotate = a' %//rotate the matrix a by 90 degrees 
b=flipud(arotate) %//flips the matrix up and down 
c= flipud(cumsum(b,1)) %//cumulative sum the matrix rows -and then flip it back. 
arotate(c==0)=[] 

arotate = 

    1  2  3  1  0  1  3  2  0  1  2  5 

========================= EDIT =====================

cumSum appena realizzato può avere parametro direzione quindi questo dovrebbe fare:

arotate = a' 
b = cumsum(arotate,1,'reverse') 
arotate(b==0)=[] 

questo parametro direzione non è stato disponibile sulla mia versione 2010b, ma dovrebbe esserci per te se stai usando 2013a o superiore.

Answer 2

Ecco un approccio usando bsxfun 's capacità di mascheramento -

M = size(a,2); %// Save size parameter 
at = a.'; %// Transpose input array, to be used for masked extraction 

%// Index IDs of last non-zero for each row when looking from right side 
[~,idx] = max(fliplr(a~=0),[],2); 

%// Create a mask of elements that are to be picked up in a 
%// transposed version of the input array using BSXFUN's broadcasting 
out = at(bsxfun(@le,(1:M)',M+1-idx')) 

corsa del campione (per mostrare l'utilizzo maschera) -

>> a 
a = 
    1  2  3  0  0 
    1  0  1  3  2 
    0  1  2  5  0 
>> M = size(a,2); 
>> at = a.'; 
>> [~,idx] = max(fliplr(a~=0),[],2); 
>> bsxfun(@le,(1:M)',M+1-idx') %// mask to be used on transposed version 
ans = 
    1  1  1 
    1  1  1 
    1  1  1 
    0  1  1 
    0  1  0 
>> at(bsxfun(@le,(1:M)',M+1-idx')).' 
ans = 
    1  2  3  1  0  1  3  2  0  1  2  5