我正在运行一个具有几个嵌套循环的 MatLab 脚本，并被告知要预先分配我的一些向量和数组。
我已经能够找到如何为单元格或双精度数执行此操作，但很难找到如何为其他数据类型预分配数组。
具体来说，我正在使用包含 SimBiology 对象的向量和数组。
所以我们有：
allModels 作为 100 个 SimBiology 模型的向量
resultsData 作为 SimData 的向量
所有结果为 m x n SimData 矩阵
我认为所有这些都可以从预分配中受益 - 目前我看到我的内存使用量在我运行脚本时急剧增加，可能是由于重新分配和内存碎片，以及释放的内存没有被清理/返回到有效的操作系统。
我是 matlab 的新手，所以如果答案很明显，或者我没有提供足够的信息，我深表歉意......感谢您的帮助！
干杯
【问题讨论】：
标签： matlab
稍后我会为您提供一些预分配技巧，但我首先要指出的是，您的内存使用更有可能是由于 SimBiology 模型在您退出 MATLAB 之前一直保留在内存中。 SimBiology 模型在以下几个重要方面与细胞或双胞胎有很大不同：
delete 方法，例如delete(modelObj)。如果您想一次性删除所有 SimBiology 模型，只需调用函数sbioreset（但请谨慎使用此函数！）。现在，开始预分配。 "reversed for loop" 是一种预分配任何数据类型的方法（无需了解每种数据类型的特定函数）。这个想法是利用 MATLAB 的自动数组分配，以一种最初分配最大大小的数组的方式。这是一个愚蠢的例子，它制作了 2 的前 5 次幂的向量：
for ind = 5:-1:1
squares(ind) = ind^2;
end
我说这是一个愚蠢的例子，因为它会在 MATLAB 中更好地实现为(1:5)^2。尽管如此，我希望它能够理解使用反向 for 循环进行分配的想法。
对于您使用 SimBiology 的特殊情况，您需要结合显式删除 SimBiology 模型和反向 for 循环。您的代码可能如下所示：
% Note the reverse for loop below
for modelIndex = 100:-1:1
% First, load the model
% Option 1: Load your models from a list of SBML files stored in sbmlFileNames
allModels(modelIndex) = sbmlimport(sbmlFileNames{modelIndex})
% Option 2: Load your models from a list of sbproj files stored in projFileNames
loadedProject = sbioloadproject(projFileNames{modelIndex});
allModels(modelIndex) = loadedProject.m1;
% Option 3: Explicitly create your model
allModels(modelIndex) = sbiomodel(['Model ' num2str(modelIndex)]);
% Of course, you'll need to customize each model somehow
% Store a "baseline" simulation of each in resultsData
resultsData(modelIndex) = sbiosimulate(allModels(modelIndex));
% Now create the matrix of SimData
% Note the reverse for loop below
for variantIndex = 20:-1:1
% Setup for the modified simulation.
% One option: Use some previously defined variant objects stored in variantList
allResults(modelIndex, variantIndex) = ...
sbiosimulate(allModels(modelIndex), variantList(variantIndex));
end
end
% Once you are done, delete SimBiology models to free memory
delete(allModels)
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-亚瑟
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