提取数据的最快方法答案

【问题标题】：Fastest way to pick out data提取数据的最快方法
【发布时间】：2016-08-03 04:30:32
【问题描述】：

我正在编写一个函数，它应该能够在 a 和 b 之间集成一个函数。问题是该功能仅由具有相应时间点的数据数组提供。

问题是，当一个下限和上限时，我必须剪掉这个时间范围内的数据向量部分——我的问题是，如何做到最有效？

我现在正在做的事情如下：

llim = find(time==lima); 
ulim = find(time==limb);

data = data(llim:ulim); 
int1 = h/2*(data(1) + data(end) + 2*sum(data(2:end)));

但是根据分析器，前 3 行使用了 50-something %，所以如果可以减少它会很棒。

我也尝试过使用

data = data(time>=lima & time<=limb);

但这并不快。有什么建议吗？

【问题讨论】：

你不是说data = data(time>=lima & time<=limb)吗？ lima 小于 limb 对吗？
也许拆分您尝试的选项？应该没什么区别，但谁知道呢？ data = data(time >= lima); data = data(time <= limb);
@Dan 你是完全正确的。我只是快速重新输入它说我已经尝试过。
@Swier 所以问题是，如果我这样做，那么检查向量中的每个点是否首先大于利马然后小于肢体。但是我的时间向量是排序的，所以一旦我知道了 llim 和 ulim 点，我就知道我想要中间的每个点。
@bla 我的数据集很小~1000 个条目，但该函数被调用了很多次~5e6

标签： performance matlab indexing

【解决方案1】：

底线，逻辑条件行获胜。下面是对具有随机时间差的 1e3 长度向量的分析：

N=1e3;
data=rand(1,N);

time=1:N;
for n=1:100

    li=sort(randi(N,2,1)) ;

    llim = find(time==li(1));
    ulim = find(time==li(2));

    f1 = @() data( find(time==li(1)): find(time==li(2)));
    f2 = @() data(time>=li(1) & time<=li(2));
    d(n)=diff(li);
    t1(n)=timeit(f1);
    t2(n)=timeit(f2);
end

%%
plot(d,t1,'s',d,t2,'o');
xlabel('llim-ulim');
ylabel('time (sec)');
legend('find method','logical cond method');

【讨论】：