performance - 通过更少的操作提高代码的性能

Question

有两个向量:

a = 1:5;
b = 1:2;

为了找到这两个向量的所有组合，我使用了以下代码:

[A,B] = meshgrid(a,b);
C = cat(2,A',B');
D = reshape(C,[],2);

结果包括所有组合:

D =

     1     1
     2     1
     3     1
     4     1
     5     1
     1     2
     2     2
     3     2
     4     2
     5     2

现在是问题:

1- 我想减少运算次数以提高较大向量的性能。 MATLAB 中是否有任何单个函数正在执行此操作？

2- 如果向量的数量超过 2，则不能使用 meshgrid 函数，必须用 for 循环代替。什么是更好的解决方案？

Answer 1

对于大于 2 的维度，使用 ndgrid :

>> a = 1:2; b = 1:3; c = 1:2;
>> [A,B,C] = ndgrid(a,b,c);
>> D = [A(:) B(:) C(:)]
D =
     1     1     1
     2     1     1
     1     2     1
     2     2     1
     1     3     1
     2     3     1
     1     1     2
     2     1     2
     1     2     2
     2     2     2
     1     3     2
     2     3     2

请注意 ndgrid 期望的是 (rows,cols,...) 而不是 (x,y)。

这可以推广到 N 维(参见 here 和 here ):

params = {a,b,c};
vecs = cell(numel(params),1);
[vecs{:}] = ndgrid(params{:});
D = reshape(cat(numel(vecs)+1,vecs{:}),[],numel(vecs));

此外，如 Robert P. 的回答和 here too 中所述, kron 也可用于以这种方式复制值(索引)。

如果您有神经网络工具箱，也可以看看 combvec , 作为 demonstrated here .