铲斗算法
 

我有一些有效的代码，但是有点瓶颈，我一直在试图找出如何加快它的速度。这是一个循环，我无法弄清楚如何对其进行向量化。

我有一个2D数组vals，它代表时间序列数据。行是日期，列是不同的系列。我试图按月对数据进行存储分区以对其执行各种操作（求和，均值等）。这是我当前的代码：

allDts; %Dates/times for vals. Size is [size(vals, 1), 1] vals; [YM] = datevec(allDts); fomDates = unique(datenum(Y, M, 1)); %first of the month dates [YM] = datevec(fomDates); nextFomDates = datenum(Y, M, DateUtil.monthLength(Y, M)+1); newVals = nan(length(fomDates), size(vals, 2)); %preallocate for speed for k = 1:length(fomDates); 下一行是瓶颈，因为我已经多次调用它了。

idx = (allDts >= fomDates(k)) & (allDts < nextFomDates(k)); bucketed = vals(idx, :); newVals(k, :) = nansum(bucketed); end %for 有任何想法吗？提前致谢。


回答：
这是一个很难向量化的问题。我可以建议一种使用[URL="http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/techdoc/ref/cellfun.html"]CELLFUN的方法[/URL] ，但是我不能保证它会更快地解决您的问题（您必须根据要使用的特定数据集自行计时）。正如在[URL="https://stackoverflow.com/questions/831721/turning-a-matlab-binary-matrix-into-a-vector-of-the-last-nonzero-index-in-a-fast"]另一个SO问题中[/URL]所讨论的，矢量化并不[I]总是[/I]比for循环更快。这可能是非常特定于问题的，这是最佳选择。有了这个免责声明，我将为您推荐两种解决方案：CELLFUN版本和对for-loop版本的修改，可能会运行得更快。

[B]CELLFUN解决方案：[/B]

[Y,M] = datevec(allDts); monthStart = datenum(Y,M,1); % Start date of each month [monthStart,sortIndex] = sort(monthStart); % Sort the start dates [uniqueStarts,uniqueIndex] = unique(monthStart); % Get unique start dates valCell = mat2cell(vals(sortIndex,:),diff([0 uniqueIndex])); newVals = cellfun(@nansum,valCell,'UniformOutput',false); 到呼叫[URL="http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/techdoc/ref/mat2cell.html"]MAT2CELL[/URL]基团具有相同的开始日期一起放入一个单元阵列[B]valCell[/B]的细胞[B]瓦尔斯[/B]的行。可变[B]NEWVALS[/B]将长度[B]numel（uniqueStarts），[/B]其中每个单元将含有关于[B]valCell[/B]的对应的小区执行[B]nansum[/B]的结果的单元阵列。

[B]前循环解决方案：[/B]

[Y,M] = datevec(allDts); monthStart = datenum(Y,M,1); % Start date of each month [monthStart,sortIndex] = sort(monthStart); % Sort the start dates [uniqueStarts,uniqueIndex] = unique(monthStart); % Get unique start dates vals = vals(sortIndex,:); % Sort the values according to start date nMonths = numel(uniqueStarts); uniqueIndex = [0 uniqueIndex]; newVals = nan(nMonths,size(vals,2)); % Preallocate for iMonth = 1:nMonths, index = (uniqueIndex(iMonth)+1):uniqueIndex(iMonth+1); newVals(iMonth,:) = nansum(vals(index,:)); end

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