通过 = [] 删除矩阵元素 vs 重新分配矩阵答案

【问题标题】：Deleting matrix elements by = [] vs reassigning matrix通过 = [] 删除矩阵元素 vs 重新分配矩阵
【发布时间】：2012-09-14 22:13:16
【问题描述】：

这两种在Matlab中删除元素的方法有区别吗：

ElementsToDelete = [0 0 1 0 1 0 0 1 1 0]

A = 1:10
A(ElementsToDelete) = []

%Versus

A = 1:10
A = A(~ElementsToDelete)

是否有时一种方法比另一种更合适？效率有区别吗？还是它们完全可以互换？

【问题讨论】：

标签： matlab

【解决方案1】：

试试这个：

A = rand(1e3, 1);
b = A<0.5;

tic; 
for ii = 1:1e5
    a = A;       
    a(b) = [];
end
toc

tic; 
for ii = 1:1e5
    a = A;        
    a = a(~b);
end
toc

结果：

Elapsed time is 1.654146 seconds
Elapsed time is 1.126325 seconds

所以差异是 1.5 的速度因子有利于重新分配。然而，这更糟糕：

A = rand(1e4, 1);

stop = 0;    
for jj = 1:10
    a = A;
    start = tic;
    for ii = 1:1e5
        a(a < rand) = [];
    end
    stop = stop + toc(start);
end
avg1 = stop/10


stop = 0;    
for jj = 1:10
    a = A;
    start = tic;
    for ii = 1:1e5
        a = a(a > rand);
    end
    stop = stop + toc(start);
end
avg2 = stop/10

avg1/avg2

结果：

avg1 = 1.1740235 seconds
avg2 = 0.1850463 seconds

avg1/avg2 = 6.344485136963019

所以，这个系数增加到了 6 以上。

我的猜测是删除（即使用[] 分配）会通过逻辑索引在内部循环中每次出现true 时重写整个数组。这是非常低效的，当像这样测试它时变得很明显。另一方面，重新赋值可以预先确定新数组的大小并相应地对其进行初始化；无需重写。

为什么 JIT 不将一个编译成另一个对我来说是个谜，因为删除是一种更直观的符号恕我直言。但是，如您所见，与替代方案相比，它效率低下，因此应谨慎使用。 切勿在循环中使用它！

【讨论】：

对 =[] 方法有什么要论证的吗？
请注意，将~ 放在循环之外会使第二个版本更快。
@H.Muster 是的，但这对第一个版本不公平 :)
@RodyOldenhuis：我刚刚注意到，通过将b = a<0.5; 移出循环，第一个版本与第二个版本差不多快。在第一个版本中，每次迭代都计算索引是否有特定原因？
@H.Muster 不，这只是一个愚蠢的复制粘贴错误。查看我的新编辑。