如何使用矢量化技术提高此 MATLAB 程序的效率
How to increase the efficiency of this MATLAB program by using vectorization techniques
我有如下的 MATLAB 代码片段。现在我已经尝试了两个版本的实现来将函数 standard_deviation_distance 应用于数组中的每个元素。我想知道代码 efficiency/performance 在 运行 宁时间优化方面是否有任何潜在的改进（即，我希望代码可以 运行 尽可能快）。任何建议将不胜感激！
nodetraffic = 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586;0.0135043802265569;50.1791076834331;61816.0773434767;3377.61268644527;48067.7087828590;53790.6114078345;63.8939804207488;8996.16176194873;1693.24531519395;4582.98949388764;7357.05119104457;4777.00936600182;2019.40248203088;101.270711956369;6823.91642372099;2874.64414354688;8062.03625517957;174.076009924841;216.682686930535;10156.0723644092;45099.1252304825;2546.07440629549;16144.1025588457;1463.71131262850;4207.84785011943;6818.25324994921;10301.1059781683;2219.06862635326;187.758161303561;851.842301062716;910.944402998411;1599.44759133517;8648.28501106356;312.689429486028;45458.2737977379;13118.5344792181;3957.55185568206;14492.5475990514;644.879022387121;20410.3186382312;4.35040216186109;3143.45238331949;47427.2010617580;12961.0343814753;62344.4220978493;1947.69460668105;19547.8951977750;650.531447840302;270.286993237899;5591.06177837626;745.546365782336;24847.2215200118;2313.00543961148;1072.64189290359;4418.71451126541;72.5709632981172;7760.77810070627;1044.66732477290;6148.85237354953;32593.7293789504;34543.6774842099;3654.56628233655;106.832321961343;3171.57019368392;129.042776669848;8185.29520123870;2187.56930638114;155.974989173905;21873.1821959188;7410.03652162160;6157.04603555819;952.482425116897;546.905193046492;11171.9138570250;807.360820958677;75.1520507287411;21591.2188492477;369.340152435746;6761.66232232030;88.8128841899438;1130.39410635612;8183.98966911780;830.917297755489;1225.43934212433;33703.7879111664;10732.4608246505;58780.1184332069;9204.49337452283;997.119528322219;1837.17401689850;10732.6446131144;35263.7868772332;8849.24774486090;6199.13377181841;7671.55722758146;1023.67448592003;3116.92508497182;969.882827364569;3249.11305070432;10521.2945023075;8258.18541663562;440.568908436443;28861.3917649164;3691.78459768493;138.764369544586;4888.25172141423;727.103899796062;2443.19693115649;21996.4796742860;10409.3941669304;1998.04539630500;120.250066519542;12740.4597813740;840.785650299987;15915.1021444245;2260.28751586894;13785.5014613815;161.155580848781;4314.07164519933;21945.4320927447;241.768278472012;6700.26342907603;856.078143051645;2924.49948258501;952.597701394034;12025.1686895054;2430.58677998361;326.667149573219;21.0140697305508;40.6828639978329;3737.30719502780;119.503581722563;32906.5205385591;973.588694452560;32561.9777219138;5229.04674216111;2772.51782962836;677.305110187763;3601.71030879117;3527.53790019961;47786.9049140240;17610.4352068873;20765.2018858025;1614.78999801182;21614.9180620863;1068.07540136927;6598.68663868651;2976.14004555285;11059.3051442815;1579.80012746548;5653.45698057510;22990.6530186435;10.6057752111420;26764.9487861469;1806.74720439678;3474.31693800776;39.4273802720963;40883.1791481618;9645.82333929081;3751.70090382161;30.1248726513399;12515.6129331188;3923.50073953332;622.591028555623;9860.86747368756;9505.27940859627;4105.08672009148;32719.8397991178;11661.1111948473;396.764346310129;23135.2180160669;5236.42005487130;3519.45936260418;1610.70857659152;8876.15191216419;902.918167219423;1391.81716331371;6650.21506830929;6382.20426237205;144.493098102069;3263.23854454407;1704.00546129003;9740.93759188783;5769.44041732987;4319.13547536559;3647.17532147698;313.101779324762;945.583839776315;173.766054428707;3544.50759852689;10958.5887829624;391.876202255502;1073.72979101594;567.876070897305;527.147333764202;1935.98156248304;3805.23574224369;755.352594399286;3613.23653437515;85.2075786193464;29923.5123999701;3703.42163546433;5432.57107055221;30620.7758692364;8289.78527840860;7518.32153625651;63.8286573275342;8072.59103487234;337.469476554425;845.589025461187;127.565091029653;1935.57928493651;103.352524591250;77692.3767220978;13611.0729267906;34384.2508806384;13011.5347380482;11953.9991330196;1880.17021989391;283.820998861444;477.569168578911;2930.42971295615;1515.28177454545;5643.44987435864;31621.9404336326;14958.8200545361;16467.4623000540;54240.2913891658;8134.80371077672;33695.6937722507;44.5648522458954;12.5879391529883;49602.7764840997;47.9061295982864;2573.76691889847;556.062016805154;604.200252145542;49.0633136224447;3703.70237249171;14947.3457327617;1001.72478385084;18032.9778666557;10654.0452014770;17721.3573264932;1754.79886806216;196.901856808640;8096.80223582023;900.666156916522;10595.9376925352;1190.70524733699;10257.6761625457;3960.62019790801;453.754254325754;7494.31829702656;10880.7492831947;729.371635651539;1919.67847488884;1670.14695574246;9673.61229695553;886.235895513374;13080.0145094224;2826.19949338230;9458.84095297002;2727.45569075997;311.797175607440;9423.31922079694;1713.73044447340;1920.81047127593;40135.7393969108;9043.88636184616;1866.27320995577;4211.24080609996;1296.54942652726;4982.73660541925;20046.2858459275;25744.7053077348;10585.3863759489;21256.7004944844;22.5352653346328;30494.1249763361;241.452795696223;15304.6511417976;48114.1715128015;1111.60272501404;5091.44044634024;1007.47669117062;1710.73554958435;3330.27770842741;207.365188077309;26852.2537445976;5777.36806025361;6704.22134467083;2701.18117160608;2.00507273636329;13352.4812097431;0.907240266770934;4758.38577827748;4444.87761412509;7467.54222100023;128.639685140205;1586.92957205472;7814.02766841496;324.928362415278;3034.40704471164;4664.40202445102;13703.2463495035;2264.43298524889;19944.0116066226;5.11143562777346;22.9148043483035;28945.3960583689;2598.06030132304;0.0815079742566257;8461.55444511546;224.426563730341;19738.3798678178;10694.0735860203;850.132332938910;6048.15016492004;3211.44466966277;19116.4127064279;597.678670047809;6535.73298467209;453.867652644002;7738.31913273873;41570.1636858018;8536.51169740335;712.449232972367;4117.29488823467;1810.37787851584;17284.9789062083;1733.98303891570;14998.6026817744;18.9958297310497;3392.16874113234;10130.4240020873;41.6241003843745;3603.50424257267;18537.2297231986;1208.20637792925;330.669560996489;8827.25576412733;14.0874026293559;35959.7073253270;45282.8512592518;13851.4852638119;9811.54079817312;13760.0484081438;29771.0105687787;830.754316719414;25414.2173396372;121.481947241264;6194.73953033198;0.0495857728748792;86.6924119968785;1430.02759448629;21983.2845030505;19.2006842280217;9231.85087403981;30214.9544575596;1850.77411022385;26481.7928863149;276.714882477516;1415.76035367308;515.065134303749;13199.9944923709;40979.2247357604;55673.5119876589;2600.71487497375;17466.9420228415;4046.59150015548;1010.29524598263;190.572432496169;5051.44346566919;6037.34480534988;3873.74196846237;4191.02009636779;1811.62328433019;10995.2161136718;4365.33853975802;62939.3932221131;11309.4640386926;13384.6771193779;28.0675614479710;16599.3849257246;1378.05214593698;5742.48588710953;3180.60939373089;3081.78820800924;3100.01812496317;8012.27525313197;1675.49183698139;258.845517115501;1675.54675956292;9075.15343008774;1006.90378242481;60.8713303582577;17539.9681794733;454.416562812155;180.845058414647;13720.7445217573;19189.5270145328;964.154159201088;622.447932920812;2537.58073690692;7968.44381257595;36424.1931512937;149.403441459153;10962.7866199096;514.927768612153;264.068810070305;4761.71621737160;3088.65588970407;12549.7126835980;23491.4787494832;12053.1363939620;20044.1409806352;35.4865502210510;1691.27323751107;1354.31899633341;18522.2063956908;6077.25375944456;1930.82124956869;80.3218959194340;10428.0883342746;7638.40105292208;1719.76333053788;1214.11269824186;1219.78647559111;5318.01577345097;1068.24548211454;2651.03095925034;8036.15700750726;14478.5432843848;10770.6130156016]
% Method I
tic
count1 = 0;
for i = 1 : length(nodetraffic)
if (standard_deviation_distance(nodetraffic, nodetraffic(i)) > 6)
count1 = count1 + 1;
end
end
count1
toc
%% Method II
tic
A = arrayfun(@(x) standard_deviation_distance(nodetraffic, x), nodetraffic);
count2 = length(A(A > 6))
toc
function dist = standard_deviation_distance(v, x)
standard_deviation = std(v);
dist = (x - mean(v)) / standard_deviation;
end
count1 =
24
Elapsed time is 0.416022 seconds.
count2 =
24
Elapsed time is 0.493096 seconds.
如果我没理解错的话，你只需要
A = (nodetraffic-mean(nodetraffic))/std(nodetraffic);
count = sum(A>6);
我有如下的 MATLAB 代码片段。现在我已经尝试了两个版本的实现来将函数 standard_deviation_distance 应用于数组中的每个元素。我想知道代码 efficiency/performance 在 运行 宁时间优化方面是否有任何潜在的改进（即，我希望代码可以 运行 尽可能快）。任何建议将不胜感激！
nodetraffic = 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329;13352.4812097431;0.907240266770934;4758.38577827748;4444.87761412509;7467.54222100023;128.639685140205;1586.92957205472;7814.02766841496;324.928362415278;3034.40704471164;4664.40202445102;13703.2463495035;2264.43298524889;19944.0116066226;5.11143562777346;22.9148043483035;28945.3960583689;2598.06030132304;0.0815079742566257;8461.55444511546;224.426563730341;19738.3798678178;10694.0735860203;850.132332938910;6048.15016492004;3211.44466966277;19116.4127064279;597.678670047809;6535.73298467209;453.867652644002;7738.31913273873;41570.1636858018;8536.51169740335;712.449232972367;4117.29488823467;1810.37787851584;17284.9789062083;1733.98303891570;14998.6026817744;18.9958297310497;3392.16874113234;10130.4240020873;41.6241003843745;3603.50424257267;18537.2297231986;1208.20637792925;330.669560996489;8827.25576412733;14.0874026293559;35959.7073253270;45282.8512592518;13851.4852638119;9811.54079817312;13760.0484081438;29771.0105687787;830.754316719414;25414.2173396372;121.481947241264;6194.73953033198;0.0495857728748792;86.6924119968785;1430.02759448629;21983.2845030505;19.2006842280217;9231.85087403981;30214.9544575596;1850.77411022385;26481.7928863149;276.714882477516;1415.76035367308;515.065134303749;13199.9944923709;40979.2247357604;55673.5119876589;2600.71487497375;17466.9420228415;4046.59150015548;1010.29524598263;190.572432496169;5051.44346566919;6037.34480534988;3873.74196846237;4191.02009636779;1811.62328433019;10995.2161136718;4365.33853975802;62939.3932221131;11309.4640386926;13384.6771193779;28.0675614479710;16599.3849257246;1378.05214593698;5742.48588710953;3180.60939373089;3081.78820800924;3100.01812496317;8012.27525313197;1675.49183698139;258.845517115501;1675.54675956292;9075.15343008774;1006.90378242481;60.8713303582577;17539.9681794733;454.416562812155;180.845058414647;13720.7445217573;19189.5270145328;964.154159201088;622.447932920812;2537.58073690692;7968.44381257595;36424.1931512937;149.403441459153;10962.7866199096;514.927768612153;264.068810070305;4761.71621737160;3088.65588970407;12549.7126835980;23491.4787494832;12053.1363939620;20044.1409806352;35.4865502210510;1691.27323751107;1354.31899633341;18522.2063956908;6077.25375944456;1930.82124956869;80.3218959194340;10428.0883342746;7638.40105292208;1719.76333053788;1214.11269824186;1219.78647559111;5318.01577345097;1068.24548211454;2651.03095925034;8036.15700750726;14478.5432843848;10770.6130156016]
% Method I
tic
count1 = 0;
for i = 1 : length(nodetraffic)
if (standard_deviation_distance(nodetraffic, nodetraffic(i)) > 6)
count1 = count1 + 1;
end
end
count1
toc
%% Method II
tic
A = arrayfun(@(x) standard_deviation_distance(nodetraffic, x), nodetraffic);
count2 = length(A(A > 6))
toc
function dist = standard_deviation_distance(v, x)
standard_deviation = std(v);
dist = (x - mean(v)) / standard_deviation;
end
count1 =
24
Elapsed time is 0.416022 seconds.
count2 =
24
Elapsed time is 0.493096 seconds.
如果我没理解错的话，你只需要
A = (nodetraffic-mean(nodetraffic))/std(nodetraffic);
count = sum(A>6);