matlab - 多个嵌入 for 循环的向量化

Question

我有以下代码，其中包含 3 个迭代 for 循环，以便创建上对角矩阵，我计划多次对大型数据集执行操作，并希望尽可能提高计算效率。

data = magic(3);
n = size(data,1);
W = zeros(n,n);
for i = 1:n
    for j = i:n
        if i==j
            W(i,j)=0;
        else
            for k = 1:n
                temp(1,k) = (data(i,k)-data(j,k))^2;
                sumTemp = sumTemp + temp(1,k);
            end
          W(i,j)=sqrt(sumTemp);
        end
        temp = 0;
        sumTemp = 0;        
    end
end

答案应如下所示:

[0 6.4807 9.7980
0 0 6.4807
0 0 0]

我现在正在努力工作，但我想我会把它扔在那里，以防有人有任何建议可以节省我几个小时的时间。

Answer 1

这是我现在拥有的帽子:

data = magic(3);
n = size(data,1);
W = zeros(n,n);
for i = 1:n
  for j = i+1:n
    W(i,j)= norm(data(i,:)-data(j,:))
    %W(i,j)= sqrt(sum((data(i,:)-data(j,:)).^2));      
  end
end

我做了什么:

• 向量化内循环
• 删除了未使用的 www
• 更改了第二个循环，从 i+1 开始，因为 i=j 没有执行任何操作
• 将 sqrt((a-b).^2) 替换为norm(a-b)

现在是“完整”矢量化:

data = magic(3);
n = size(data,1);
W = zeros(n,n);
tri=triu(ones(n,n),1)>0;
[i,j]=find(tri);
W(tri)=arrayfun(@(i,j)norm(data(i,:)-data(j,:)),i,j)