matlab中的简单向量化实现答案

【问题标题】：Simple vectorization implementation in matlabmatlab中的简单向量化实现
【发布时间】：2013-02-26 17:37:19
【问题描述】：

我是 matlab 新手。通过一个简单的例子，我想了解矢量化。如何矢量化以下代码 sn-p。

for i = 1:z
  binno = binno + f*floor(clip(:,:,i)*bins/256);
  f=f*bins;
end

这是一个非常简单的代码，但我确实需要了解如何正确对其进行矢量化。问题是每次循环后都会重新计算 f。编辑：Binno 是 2d 矩阵，Clip 是 3d，f 和 bin 是标量。

【问题讨论】：

您能说明一下尺寸吗？我猜clip 是 3D，binno 是 2D 矩阵，f 和 bins 是标量？
@DedekMraz 是的，你是对的。我会更新这个问题。关于如何矢量化它的任何建议？

标签： performance matlab for-loop vectorization

【解决方案1】：

您可以分三个步骤完成此操作：

创建一个因子向量；使其成为 1×1×z

fact = f .* bins.^(0:z-1);
fact = reshape(fact,1,1,[]);

将剪辑乘以因子

tmp = bsxfun(@times,floor(clip*bins/256),fact);

总结一切
```
binno = sum(tmp,3);
```

【讨论】：

在我的原始代码中，如果我需要在循环结束后重用 f 的值，即循环中 f 的最终值，我该怎么做呢？
@Panther：你可以使用fact(end)来使用f的最终值。
有没有可能得到不同的结果？我还想在原始循环结束时获得原始循环中的 f 值。
@Panther：哦，我刚刚注意到 - 在原始循环中 f 的最终值实际上是 f_final = f*bins^z。

【解决方案2】：

有时写下前几个循环的值，然后找到模式会有所帮助。向量 F（每次迭代一个条目）从第一个 f（我们称之为 f0）开始。然后第二个条目是f0*bins。然后f0*bins^2 等。所以F 是f0*[1 bins bins^2 bins^3]... 并且可以计算为

F = f0 * bins .^ (0:z-1);

因为 bins^0 是 1。

甚至在此之前，您就可以一次计算整个 floor 操作：floor(clip*bins/256)。现在你只需要弄清楚如何将你的 P 元素向量 F 乘以那个 3D 矩阵 MxNxP。 bsxfun 会做这种事情，但是尺寸需要匹配，或者正好是 1。所以 F 必须是 1x1xP 而不是 P。然后只需将整个事情沿第三维求和。

binno = sum(bsxfun(@times, floor(clip*bins/256), reshape(F, [1 1 length(F)])), 3);

请注意...使用至少按大小定义的输入会更容易回答这个问题。更好的是生成正确尺寸的样本数据的几行。由于没有，我无法测试上面的代码，因此您有责任将其适应您的数据。

【讨论】：