find(data(:,1)==i matlab

时间: 2024-05-07 20:15:25 浏览: 23
The code "find(data(:,1)==i)" in MATLAB searches for the row indices in the "data" matrix where the first column is equal to the value of "i". For example, if "data" is a matrix with 3 columns and 5 rows, and we want to find the row indices where the first column is equal to 2, the code would be: ``` data = [1 2 3; 2 4 6; 3 6 9; 2 1 5; 4 8 12]; i = 2; rows = find(data(:,1)==i); ``` After running this code, the variable "rows" would contain the row indices [2; 4], indicating that the second and fourth rows of the "data" matrix have a value of 2 in the first column.
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这两个网络的流量矩阵怎么计算,用MATLAB实现:m0=2 m=2 N=20 x1=100rand(1,m0); y1=100rand(1,m0); x2=100rand(1,m0); y2=100rand(1,m0); for i=1:N z11(i)=10 end z1=z11' for i=1:N z22(i)=90 end z2=z22' %for i=1:N %z1(i)=10 %end %for i=1:N %z2(i)=90 %end for i=1:m0 for j=i+1:m0 p1=rand(1,1); p2=rand(1,1); if p1>0.5 a1(i,j)=1; a1(j,i)=0; end if p2>0.5 a2(i,j)=1; a2(j,i)=0; end end end for k=m0+1:N M=size(a1,1);p=zeros(1,M); M1=size(a2,1);p1=zeros(1,M1); x0=100rand(1,1);y0=100rand(1,1); x1(k)=x0;y1(k)=y0; x2(k)=x0;y2(k)=y0; if length(find(a1==1))==0 p(:)=1/M; else for i=1:M p(i)=length(a1(i,:)==1)/length(find(a1==1)); end if length(find(a2==1))==0 p1(:)=1/M1; else for i=1:M1 p1(i)=length(a2(i,:)==1)/length(find(a2==1)); end end end pp=cumsum(p); pp1=cumsum(p1); for i=1:m random_data=rand(1,1); random_data1=rand(1,1); aa=find(pp>=random_data);jj=aa(1); aa1=find(pp1>=random_data1);jj1=aa1(1); a1(k,jj)=1; a1(jj,k)=1; a2(k,jj1)=1; a2(jj1,k)=1; end end

这段代码的作用是生成两个网络的流量矩阵a1和a2,其中m0是已经存在的节点数,N是总的节点数,x1、y1、x2、y2是节点的坐标,z1和z2是节点的流量需求。下面是计算流量矩阵的代码: ```matlab m0 = 2; m = 2; N = 20; x1 = 100*rand(1,m0); y1 = 100*rand(1,m0); x2 = 100*rand(1,m0); y2 = 100*rand(1,m0); % 初始化节点流量需求 for i = 1:N z11(i) = 10; end z1 = z11'; for i = 1:N z22(i) = 90; end z2 = z22'; % 初始化连接矩阵 a1 = zeros(N,N); a2 = zeros(N,N); % 随机连接已有节点 for i = 1:m0 for j = i+1:m0 p1 = rand(1,1); p2 = rand(1,1); if p1 > 0.5 a1(i,j) = 1; a1(j,i) = 0; end if p2 > 0.5 a2(i,j) = 1; a2(j,i) = 0; end end end % 生成新节点并进行连接 for k = m0+1:N % 计算节点k与已有节点的连接概率 M = size(a1,1); p = zeros(1,M); M1 = size(a2,1); p1 = zeros(1,M1); x0 = 100*rand(1,1); y0 = 100*rand(1,1); x1(k) = x0; y1(k) = y0; x2(k) = x0; y2(k) = y0; if length(find(a1==1)) == 0 p(:) = 1/M; else for i = 1:M p(i) = length(a1(i,:)==1)/length(find(a1==1)); end end if length(find(a2==1)) == 0 p1(:) = 1/M1; else for i = 1:M1 p1(i) = length(a2(i,:)==1)/length(find(a2==1)); end end pp = cumsum(p); pp1 = cumsum(p1); for i = 1:m random_data = rand(1,1); random_data1 = rand(1,1); aa = find(pp>=random_data); jj = aa(1); aa1 = find(pp1>=random_data1); jj1 = aa1(1); a1(k,jj) = 1; a1(jj,k) = 1; a2(k,jj1) = 1; a2(jj1,k) = 1; end end ``` 其中,`a1`和`a2`即为两个网络的流量矩阵。

优化以下MATLAB代码n=size(data1,1); for i=1:n data2(find(data2(:,3)==data1(i,1),:))=[]; end

可以尝试使用向量化来提高代码的效率,以下是优化后的代码: ``` idx = ismember(data2(:,3), data1(:,1)); data2(idx, :) = []; ``` 这里使用了 `ismember` 函数来寻找 `data1` 中元素在 `data2` 中的位置,然后使用逻辑索引来删除这些元素。这样的话,就不需要在一个循环内一个一个地查找和删除元素了,而是一次性地完成了所有操作。这样可以减少循环次数,提高代码效率。

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