Эффективное удаление матричных строк/столбцов в MATLAB

Question

Любые советы по эффективному и быстрому удалению данной строки/столбца из матрицы?

Первоначально я считал, что удаление последнего столбца данной матрицы будет более эффективным, чем первый столбец, и все операции с столбцами будут более эффективными, чем операции с строками (учитывая память на основе столбцов MATLAB), которые я смог подтвердить через тестирование. Однако производительность, которую я получил, была довольно неудачной.

someB = rand(4,50000); 
someC = someB.'; 

tic 
while size(someB,2) > 2 
    someB(:,size(someB,2)) = []; 
end 
toc 

tic 
while size(someC,1) > 2 
    someC(size(someC,1),:) = []; 
end 
toc 

%Elapsed time is 13.869280 seconds. 
%Elapsed time is 10.198270 seconds. 

Я сделал быстрый поиск и this MATLAB newsgroup discussion я нашел надежду, что с помощью внешних функций C MEX может действительно быть способом эффективно удалить последний столбец матрицы быстро. Код прилагается ниже.

#include "mex.h" 

// You may need to uncomment the next line 
//#define mwSize int 

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) 
{ 
    mwSize n; 
    if(n = mxGetN(prhs[0])) 
     mxSetN(prhs[0], n - 1); 
} 

Тем не менее, я не смог получить код, который работает сам. Если вы быстро просмотрите результаты, найденные автором, вы найдете довольно замечательную производительность. Я не так хорошо разбираюсь в MEX; кто-нибудь знает, как исправить выше код так, чтобы он работал, или, альтернативно, иметь одинаково хороший код MEX/MATLAB с одинаково хорошим качеством?

Спасибо!

Answer 1

Ну, например, решение MEX, которое вы разместили, фактически не является , удаляя столбец, поэтому это не очень хорошее сравнение. Решение с использованием «mxSetN» просто устанавливает внутренний заголовок для mxArray, чтобы думать, что он имеет N столбцов. Из документации:

Обычно вы используете mxSetN для изменения формы существующего mxArray. Функция mxSetN не выделяет и не освобождает место для массивов pr, pi, ir или jc.

Что касается результатов синхронизации, которые вы видите, что произойдет, если вы запустите это несколько раз? В первый раз, когда я запустил это, у меня были похожие результаты, но во втором режиме тайминги были одинаковыми для обоих методов.

Имейте в виду, что в любом случае вам необходимо перераспределить большой объем памяти, поскольку вы удаляете только 4 элемента за раз. Это означает, что более ранние итерации цикла будут стоить вам больше, чем более поздние итерации.

Большой вопрос: вот что вы в конечном итоге пытаетесь сделать. Возможно, вы можете избежать удаления и просто использовать часть необходимой вам матрицы, или, возможно, есть способ избежать необходимости удалять один столбец на каждой итерации (а вместо этого делать несколько столбцов).