在matlab中加速循环答案

【问题标题】：speed up loop in matlab在matlab中加速循环
【发布时间】：2021-06-14 18:50:34
【问题描述】：

我是 MATLAB 的新手（这是我的第一个脚本）。我想知道如何加快这个循环，我不知道任何工具箱或“技巧”，因为我是新手。我试着用直觉来编码，它有效，但它真的很长。

所有变量都是用fread 或integer 手动输入的，所以这基本上是简单的数学运算，但我不知道为什么这么长（可能是嵌套循环？）以及如何改进，就像我一样更熟悉 Python，例如multiprocess。

非常感谢

X = 0;
Points = [0,0,0];

for i=1:nbLines

    for j=1:nbPositions-1
        if lDate(i)>posDate(j) && lDate(i)<=posDate(j+1)

            weight      = (lDate(i) - posDate(j))  / (posDate(j+1)- posDate(j));
            X    = posX(j)*(1-weight) + posX(j+1) * weight;
        end
    end
    
    if X ~= 0
        for j=1:nbScans

            Y = - distance(i,j) / tan(angle(i,j));
            Points = [Points;X, Y, distance(i,j)];

        end
    end
end

【问题讨论】：

请阅读How to Ask 和edit 您的问题以包含minimal reproducible example。您没有提供有关此代码应该实现什么或许多变量可能是什么的上下文

标签： performance matlab for-loop

【解决方案1】：

    X = 0;
Points = cell([],1) ; 
Points{1} = [0,0,0];
count = 1 ; 
for i=1:nbLines
    
    id = find(lDate(i)>posDate & lDate(i)<=posDate) ;
    if length(id) > 1 
        weight      = (lDate(i) - posDate(id(1)))  / (posDate(id(end))- posDate(id(1)));
        X    = posX(id(1))*(1-weight) + posX(id(end)) * weight;
    end
    
    
    if X ~= 0
        j=1:nbScans ; 
        count = count+1 ; 
        Y = - distance(i,j)./tan(angle(i,j));
        Points{count} = [repelem(X,size(Y,2),size(Y),1), Y, distance(i,j)'];                  
    end
end

【讨论】：

我得到 '|| 的操作数和 && 运算符必须可转换为逻辑标量值。对于这一行： id = find(lidarDate(i)>posDate && lidarDate(i)
使用 & 代替 &&
是的，对不起，我意识到得太晚了。再次感谢，最后一件事（我发誓，你太善良了）。在循环结束时，我运行“ptCloud = pointCloud(Points)”，但它告诉我“Points”的值无效，预期输入是以下类型之一：单、双，而不是它的类型是单元格。
是的....现在点是单元格数组。您可以使用花括号访问它们或使用函数 cell2mat 将其转换为矩阵。

【解决方案2】：

您对给定的代码有一个问题。吹线：

 Points = [Points; X, Y, distance(i,j)];

这肯定会减慢您的代码速度。您需要初始化此数组以存储数字。如果你初始化它，你会发现速度上有很大的不同。

    X = 0;
Points = zeros([],3) ; 
Points(1,:) = [0,0,0];
count = 1 ; 


for i=1:nbLines
    
    for j=1:nbPositions-1
        if lDate(i)>posDate(j) && lDate(i)<=posDate(j+1)
            
            weight      = (lDate(i) - posDate(j))  / (posDate(j+1)- posDate(j));
            X    = posX(j)*(1-weight) + posX(j+1) * weight;  
        end
    end
    
    if X ~= 0
        for j=1:nbScans
            count = count+1 ; 
            Y = - distance(i,j) / tan(angle(i,j));
            Points(count,:) = [X, Y, distance(i,j)];
            
        end
    end
end

注意，你的代码只保存了 X 的最后一个值，这是你想要的吗？

【讨论】：

非常感谢！它确实运行得更快，这很明显，但是当 nbLines[i] 大约为 1500 时，它又开始变慢（注意：len(nbLines) 大约为 4000）。有没有最后的技巧来结束它？也许并行化？
您可以通过在完整数组中使用逻辑索引来避免内部两个循环。检查答案...如果抛出任何错误，您需要检查尺寸。

【解决方案3】：

尝试使用并行化——使用所有可用处理器的“parfor”而不是“for”。

parfor i=1:nbLines
   rest of code here
end

【讨论】：