vectorization

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我有两个1000行1000列的大阵列。我需要比较这些数组的每个元素，并在相应的元素相等时将另一个数组存储1。我可以用for循环做这件事，但这需要很长时间。我怎样才能更快地做到这一点？

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我在MATLAB中有两个矩阵可以说每个大小为1000 * 1000的arr1和arr2。我想比较它们的元素和保存在结果矩阵resarr这也是1000 * 1000的比较，使得对于每个元素：如果在arr1的元件是一个比arr2更大，将值1在结果如果arr2元素越大，存储的值2 ，但我不想与循环要做到这一点，因为这是比较慢。我怎样才能做到这一点？编辑：另外，如果我想不同的RGB值存储在1000

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在MATLAB中向量化循环

我不太确定这是否可行，但我对MATLAB的理解肯定会更好。我有一些代码我希望向量化，因为它在我的程序中造成了相当多的瓶颈。它是优化程序的一部分，它具有许多可能的短期平均（STA），长期平均（LTA）和灵敏度（OnSense）配置。时间是以矢量形式，FL2onSS是主数据（NX1双），FL2onSSSTA是其STA（NxSTA双），FL2onSSThresh是其阈值（NxLTAxOnSense双

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将函数应用于矩阵的子元素而不使用循环的正确语法是什么？

我有一个定义了一个函数（GetDepth），它可以做一些相当平凡的事情，例如需要一个2x4矩阵并输出一个2x1矩阵。然后我有一个2x4xn矩阵我想要应用它，我期待2x1xn矩阵结果。将函数应用于矩阵而不诉诸循环的正确语法是什么？ ed。按照要求，这里有我想要做的事的例子： function [bidWSize, askWSize] = getWSizes(m, bookSizeHistory)

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如何将函数应用于MATLAB中矩阵的每一行/列？

例如，您可以对矢量中的每个项目应用函数，例如，v + 1，或者您可以使用函数arrayfun。如何在不使用for循环的情况下为矩阵的每一行/列做到这一点？

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下面的循环可以被矢量化吗？

我有一个for循环执行以下的功能：由8矩阵以一个M和：由矩阵的8 分割成大小为512元件的块（意味着X == 512，并且元素的数量可以是128,256,512,1024,2048）将块重新整形为1×512（元素数）矩阵。取矩阵的最后1/4并放在前面，例如， Data = [Data(1,385:512),Data(1,1:384)]; 以下是我的代码： for i = 1 : NumOf

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MATLAB：一个时间序列的每个1分钟间隔的计算均值

我有一堆时间序列，每个时间序列由两个分量描述，一个时间戳向量（以秒为单位）和一个测量值向量。时间向量是不均匀的（即以非规律间隔取样）我试图计算每个1分钟间隔值的平均值/ SD（以X分钟间隔计算其平均值，采取下一步间隔，...）。我目前的实现使用循环。这是我迄今为止的样本： t = (100:999)' + rand(900,1); %' non-uniform time x = 5*ran

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C + + STL数据结构对齐，算法矢量化

有没有办法强制STL容器对齐到特定字节，使用属性（（对齐））也许？目标编译器不是Microsoft Visual C++。哪些库（如果有的话）提供具有特定明确向量化的STL算法的专门模板，例如， SSE。我感兴趣的编译器是g ++，Intel和IBM XL。

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如何将矢量转换为单元阵列？

我有一个列向量我要转换为一个单元阵列，例如： A = rand(10,1); B = cell(10,1); for i=1:10 B{i} = A(i); end B = [0.6221] [0.3510] [0.5132] [0.4018] [0.0760] [0.2399] [0.1233]

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映射2矢量 - 帮助矢量化

在Matlab中工作我有2个不同长度的x坐标向量。例如： xm = [15 20 24 25 26 35 81 84 93]; xn = [14 22 26 51 55 59 70 75 89 96]; 我需要映射xm来XN，或者换句话说，找到XN负责协调最接近XM。所以如果我有与这些坐标相关的值，我可以使用此地图作为索引并关联这些值。这两个向量都是排序的，每个向量都没有重复。我写了一个