arrays - 3d 矩阵中 `repmat` 和 `permute` 的更快替代方案？

Question

我正在运行以下代码

a = normrnd(0,1,5000, 300);
b = normrnd(0, 1, 5000, 50);
tic
 xp = repmat(a,1,1,50) .* permute(repmat(b, 1,1, 300), [1 3 2]);
toc

输出

Elapsed time is 0.425773 seconds.

显然，绝大多数执行时间都花在了 repmat 和 permute 部分。我认为使用 bsxfun 进行一些替代实现可能有助于大大加快速度，但我不知 Prop 体是如何实现的。有没有更好的方法来处理这个问题？谢谢!

Answer 1

如果您使用单例扩展而不是 repmat，则可以减少运行时间，implicit (需要 Matlab R2016b 或更高版本):

xp = a .* permute(b, [1 3 2]);

或明确使用 bsxfun :

xp = bsxfun(@times, a , permute(b, [1 3 2]));

我的机器上的结果，使用 timeit (比 tic、toc 更准确):

>> a = normrnd(0,1,5000, 300);
>> b = normrnd(0, 1, 5000, 50);
>> timeit(@() repmat(a,1,1,50) .* permute(repmat(b, 1, 1, 300), [1 3 2]))
ans =
   0.706580436900000
>> timeit(@() a .* permute(b, [1 3 2]))
ans =
   0.167270436900000
>> timeit(@() bsxfun(@times, a , permute(b, [1 3 2])))
ans =
   0.161594036900000

时间减少的可能解释是，在 repmat 方法中，扩展数组是显式构造的，这需要内存分配。