Matlab中重复向量的最有效方法

Question

如何高效地复制一个向量？

我目前的印象是，repmat比其他任何方法都要优秀。或者我的想法完全错误吗？

使用不同的技术是否可能产生与repmat完全相同的结果？也许是普通矩阵乘法？

我要表达最大的感激之情，感谢你们的关注和支持性的回答！

AER

- aeranginkaman

Answer 1

简而言之，bsxfun 在起始向量较长或重复次数足够大时比你所要求的两种方法更快（见下文），否则矩阵乘法更有效率。在你提出的这两种方法中，矩阵乘法+reshape 的效率比 repmat 高约 3 倍。我使用 timeit 的方式是，我创建了一个包含 1e5 个元素的随机向量，并检查创建其 100 个重复需要多长时间：

v=rand(1e5,1);
f1=@()repmat(v,[100,1])
f2=@() reshape(v*ones(1,100),[],1);

timeit(f1)
ans =
     0.1675

timeit(f2)
ans =
    0.0516

然而，bsxfun 更快：

f3=@() reshape(bsxfun(@times,v,ones(1,100)),[],1) 

timeit(f3)

 ans =
     0.0374

以下是对这一观察的更加仔细的研究：

给定一个长度为1000的向量，将其重复10到1e5次，得到以下性能时间：

对于重复次数较少的情况下，使用bsxfun和矩阵乘法之间几乎没有区别，但当重复次数超过约1e3时，bsxfun明显更快。

然而，仅使用长度为10的向量，并具有相同的重复范围，矩阵乘法更加高效。只有在10^5次重复后，bsxfun才开始变得更好，但即使在这种情况下，速度也只快了约5％（未显示）：

所以这取决于你想要什么。更多讨论可以在MATLAB博客上的Loren on the Art of MATLAB中找到。

- bla

Answer 2

目前来看，repmat函数大多数情况下比普通索引慢，普通索引的工作原理如下：

经典的repmat函数：

a = [ 1 2 3 ];
repmat(a,4,1)
>> 
     [1 2 3;
      1 2 3;
      1 2 3;
      1 2 3];

这个的索引版本：

a(ones(4,1),:);

这将会得到完全相同的结果。

- Gunther Struyf

Answer 3

这取决于您想要什么类型的向量。例如，如果您想要一个特殊的向量，比如一行全是1的向量，那么

tic
repmat([1],3,5)
toc

tic
ones(3,5)
toc

会告诉你使用"ones"大约快3倍（至少在我的机器上是这样）。你可以随时使用tic和toc来测量哪种方法更快。 我们再试一个...

tic
repmat([1,2,3],1,2)
toc

tic
cat(2,[1,2,3],[1,2,3]) 
toc

现在的cat又快了3倍，但它有明显的局限性。希望这可以帮到你。

- Sason Torosean