Идеальная установка для bsxfun
с @rdivide
вариант, чтобы позволить v
внутренне расширить до размеров M
, а затем выполнить элементное разделение -
d = bsxfun(@rdivide,M,v)
Бенчмаркинг на решениях
Бенчмаркинг Код
N_arr = [100 200 500 1000 2000 4000];
timeall = zeros(4,numel(N_arr));
for k1 = 1:numel(N_arr)
N = N_arr(k1);
M = rand(N,N);
v = rand(1,N);
f = @() bsxfun(@rdivide,M,v);
timeall(1,k1) = timeit(f);
clear f
f = @() M ./ repmat(v, size(M, 1), 1);
timeall(2,k1) = timeit(f);
clear f
f = @() M ./ (ones(size(M,1),1)*v);
timeall(3,k1) = timeit(f);
clear f
f = @() ele_div(M,v);
timeall(4,k1) = timeit(f);
clear f
end
figure,hold on,grid on
plot(N_arr,timeall(1,:),'-ro'),plot(N_arr,timeall(2,:),'-kx')
plot(N_arr,timeall(3,:),'-g+'),plot(N_arr,timeall(4,:),'-b.')
legend('BSXFUN','REPMAT','ONES','FOR-LOOP'),
xlabel('Datasize ->'),ylabel('Time(sec) ->')
Попутный функция
function MM = ele_div(M,v)
MM = zeros(size(M));
for i=1:size(M,1)
MM(i,:) = M(i,:) ./ v;
end
return;
Сравнительный анализ результатов
Nice бенчмаркинга! +1 –
@ LuisMendo Да, кто сказал, что «for-loops» неплохое! :) – Divakar
Я рад, что они :-P –