Cellfun与简单的Matlab循环性能
当我刚刚在大学开始使用matlab的时候，如果我看到任何不必要的循环，我的主pipe就会杀了我（他会要求将它交换成kron或任何types的索引操作）。 后来，我试图尽可能地避免MATLAB上的任何循环，寻找最黑暗的matlab编码方式来做黑魔法而不是简单的循环。
有一天，我发现了cellfun ，这使得黑魔法变得相当简单，我可以改变许多使用cell和cellfun组合的循环，但有一天我看到一篇关于cellfun的文章 ，这让我怀疑我的遗传matlab知识是否真实是： 那个matlab循环总是比一个内置的编译函数慢 ，这是我有这么多的信心。 我在我的一个实现中testing了它，事实上for循环会更快 ！ 我就是说，OMG，所有这些日子里做晦涩难懂的代码浪费了无用的哈哈哈。 从那天起，我就不再努力去尝试优化matlab代码，通常这取决于每种情况等等。
今天，我看到了这个答案 ，它记住了我尽可能避免matlab循环的努力（我不知道这是否是作者为了避免性能，但无论如何它提醒了所有这些matlab循环性能的东西）。 还有一个问题出现在我脑海里： Cellfun比循环更好吗？ 什么时候会是真的？
如果性能是一个主要因素，你应该避免使用单元格，循环或cellfun / arrayfun。 使用向量操作通常要快得多（假设这是可能的）。
下面的代码扩展了Werner的标准数组循环和数组操作的例子。
结果是：
- 细胞循环时间 – 0.1679
- Cellfun时间 – 2.9973
- 循环arrays时间 – 0.0465
- arrays时间 – 0.0019
码：
nTimes = 1000; nValues = 1000; myCell = repmat({0},1,nValues); output = zeros(1,nValues); % Basic operation tic; for k=1:nTimes for m=1:nValues output(m) = myCell{m} + 1; end end cell_loop_timeAdd=toc; fprintf(1,'Cell Loop Time %0.4f\n', cell_loop_timeAdd); tic; for k=1:nTimes output = cellfun(@(in) in+1,myCell); end cellfun_timeAdd=toc; fprintf(1,'Cellfun Time %0.4f\n', cellfun_timeAdd); myData = repmat(0,1,nValues); tic; for k=1:nTimes for m=1:nValues output(m) = myData(m) + 1; end end loop_timeAdd=toc; fprintf(1,'Loop Array Time %0.4f\n', loop_timeAdd); tic; for k=1:nTimes output = myData + 1; end array_timeAdd=toc; fprintf(1,'Array Time %0.4f\n', array_timeAdd);
我会给自己testing的结果添加一个答案，但是如果人们用自己的知识来贡献，我会很高兴，这只是我做的一个简单的testing。
我已经testing了1000个和1000个循环的单元格大小（总计时间的结果，我可能需要运行超过1000次，因为我的结果有一点波动，但不pipe怎样，这不是一篇科学文章）：
- 基本操作（总和）
- 简单的循环：0.2663秒
- cellfun：9.4612秒
- string操作（strcmp）
- 简单的循环：1.3124秒
- cellfun：11.8099 s
- 内置（isempty）
- 简单的循环：8.9042秒
- cellfun（stringinput – > 见这个参考 ）：0.0105秒
- cellfun（fcn句柄input – > 看这个参考 ）：0.9209 s
- 非一致（正则expression式）
- 简单的循环：24.2157秒
- cellfun（stringinput）：44.0424 s
所以，看起来匿名函数调用的cellfun比简单的for循环要慢，但是如果你要使用内置的matlab方法，可以用cellfun来完成，并用string引用。 对于所有情况，这不一定是正确的，但至less对于testing的function是如此。
实施的testing代码（我不是一个优化专家，所以这里是我做错了的代码）：
function ... [loop_timeAdd,cellfun_timeAdd,... loop_timeStr,cellfun_timeStr,... loop_timeBuiltIn,cellfun_timeBuiltInStrInput,... cellfun_timeBuiltyInFcnHandle,... loop_timeNonUniform,cellfun_timeNonUniform] ... = test_cellfun(nTimes,nCells) myCell = repmat({0},1,nCells); output = zeros(1,nCells); % Basic operation tic; for k=1:nTimes for m=1:nCells output(m) = myCell{m} + 1; end end loop_timeAdd=toc; tic; for k=1:nTimes output = cellfun(@(in) in+1,myCell); end cellfun_timeAdd=toc; % String operation myCell = repmat({'matchStr'},1,nCells); % Add str that matches myCell(1:2:end) = {'dontMatchStr'}; % Add another str that doesnt match output = zeros(1,nCells); tic; for k=1:nTimes for m=1:nCells output(m) = strcmp(myCell{m},'matchStr'); end end loop_timeStr=toc; tic; for k=1:nTimes output = cellfun(@(in) strcmp(in,'matchStr'),myCell); end cellfun_timeStr=toc; % Builtin function (isempty) myCell = cell(1,nCells); % Empty myCell(1:2:end) = {0}; % not empty output = zeros(1,nCells); tic; for k=1:nTimes for m=1:nCells output(m) = isempty(myCell{m}); end end loop_timeBuiltIn=toc; tic; for k=1:nTimes output = cellfun(@isempty,myCell); end cellfun_timeBuiltyInFcnHandle=toc; tic; for k=1:nTimes output = cellfun('isempty',myCell); end cellfun_timeBuiltInStrInput=toc; % Builtin function (isempty) myCell = repmat({'John'},1,nCells); myCell(1:2:end) = {'Doe'}; output = cell(1,nCells); tic; for k=1:nTimes for m=1:nCells output{m} = regexp(myCell{m},'John','match'); end end loop_timeNonUniform=toc; tic; for k=1:nTimes output = cellfun(@(in) regexp(in,'John','match'),myCell,... 'UniformOutput',false); end cellfun_timeNonUniform=toc;
clear all; ntimes = 1000; r = 100; c = 100; d = 100; A = rand(r, c, d); B = rand(r, c, d); tic for i = 1:ntimes for j = 1 : d result = A(:, :, j) * B(:, :, j); end end toc A_cell = num2cell(A, [1 2]); B_cell = num2cell(B, [1 2]); tic for i = 1 : ntimes result2 = cellfun(@(x, y) x*y, A_cell, B_cell, 'uni', 0); end toc
试试这可能。 再testing几次。 平均来说，cellfun比双循环更快。
以下是我通常会决定使用哪种解决scheme：
- 我可以使用简单的matrix操作吗？ 做到这一点，这将是最快，你可以得到，通常更具可读性。
- 我在做简单的事吗？ 转到3，否则转到4。
- 我可以用
bsxfun吗？ 做到这一点，这将是非常快速，希望可读。 - 否则使用一个简单的for循环
正如你可能会注意到，我几乎从来没有使用cellfun的性能。 这是由于以下逻辑：
- Cellfun通常不会比循环执行得快，而且对于处理细胞来说也是非常有用的。
- 如果性能很重要，你可能想避免所有的细胞，因此你不需要cellfun。
