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2019-12-10, 20:30
我最近一直在研究MATLAB中的许多迭代算法，并且在循环方面受到MATLAB的性能（或缺乏MATLAB的性能）的严重影响。我知道在可能的情况下向量化代码的好处，但是当您需要算法循环时，是否有任何优化工具？
我知道使用MEX-file选项可以用C / C ++编写小的子例程，尽管给出了我的算法，但鉴于所需的数据结构，这可能是一个非常痛苦的选择。我主要使用MATLAB来简化原型设计并提高原型制作速度，因此语法复杂，静态类型的语言对于我的情况而言并不理想。
还有其他建议吗？甚至具有相对简单的矩阵工具的其他语言（python？）也是一种选择。
回答：
矢量化曾经提高了MATLAB代码的速度，这是事实。但是，对于JIT加速器 (http://www.mathworks.com/company/newsletters/news_notes/may03/profiler.html) ，这基本上不再适用
演示MATLAB profiler的视频 (http://blogs.mathworks.com/videos/2006/10/19/profiler-to-find-code-bottlenecks/)可能会有所帮助。
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/2358190)
我知道使用MEX-file选项可以用C / C ++编写小的子例程，尽管给出了我的算法，但鉴于所需的数据结构，这可能是一个非常痛苦的选择。我主要使用MATLAB来简化原型设计并提高原型制作速度，因此语法复杂，静态类型的语言对于我的情况而言并不理想。
还有其他建议吗？甚至具有相对简单的矩阵工具的其他语言（python？）也是一种选择。
回答：
矢量化曾经提高了MATLAB代码的速度，这是事实。但是，对于JIT加速器 (http://www.mathworks.com/company/newsletters/news_notes/may03/profiler.html) ，这基本上不再适用
演示MATLAB profiler的视频 (http://blogs.mathworks.com/videos/2006/10/19/profiler-to-find-code-bottlenecks/)可能会有所帮助。
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/2358190)