Arrays MATLAB与x27之间的差异；s numel函数和长度函数

我知道

length（x）

返回

max（size（x））

和

numel（x）

返回x的元素总数，但是对于一个1×n的数组，哪个更好？这有关系吗，或者在这种情况下它们是可互换的

编辑：仅用于踢腿：

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在达到100k个元素之前，它们的性能看起来是相同的。

对于1×N阵列，它们基本上是相同的。对于多维数组

M

，它们可以给出不同的结果：

• 相当于

  prod（尺寸（M））

• 相当于

  max（尺寸（M））

  。如果

  M

  为空（即任何维度为0），则

  length（M）

  为0

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在这种情况下，它们返回的是相同的，没有区别。在性能方面，它取决于MATLAB中阵列的内部工作。例如，如果有关于数组中有多少个元素的元信息（无论形状如何），那么numel将尽可能快，而max（大小（x））似乎需要更多的工作才能获得相同的内容（检索大小，然后在其中查找最大值）。在这种情况下，我习惯使用

numel

，但除了性能讲话（假设），我认为它们是可互换的。

正如其他人所说，它们对于一维数组是相同的

从代码可读性角度看，IMHO应在一维数组上使用。它是关于，你看代码，理解程序员在构思他的作品时的想法。因此，当我看到

numel

时，我知道它用于矩阵

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length

vs.

numel

是我们团队多年来讨论的话题。前高级开发人员并不关心代码的可靠性，只关心正在完成的工作，并且只在可读性/格式不好的代码中使用

numel

。另一个家伙是个数学家，只在数字数组上使用

长度

，对他来说是“真实”数组。对于单元格数组和结构数组，他使用了

numel

您在性能方面是对的。我刚刚在x=1:100000000上运行了100次numel vs length的迭代，numel平均快了3.0919倍。不过，对于较小的数组来说，这应该没什么大不了的……现在我真的很好奇numel/length的性能与数组大小的关系。在您的程序中，长度永远不会是性能瓶颈！只有真正的性能改进才重要。对于所有其他情况，代码可读性都很重要。第一个优化是编写一个更好的算法，但避免无用的操作有助于提高速度；当然，没有理由优化执行一次的任何代码。（多亏了多丽索姆的测试，我对事情的发展做出了一个简单的预测）。我发现1xN数组的

numel

可读性与

length

一样好（事实上，我发现

numel

在可用时更具表现力，但这是主观的）良好的透视图-在一分钟内提高了可读性/性能没有显著提高+1当我看到使用NUMEL时，我并不认为它是在矩阵上使用的，而不是在向量上使用的，我只是假设它是在一个维度不重要的对象上使用的，只是元素的数量很重要。当你要重构代码时，重要的是，你一眼就不知道它是向量还是矩阵！我认为应该是变量名指示对象是向量还是矩阵，而不是是否使用NUMEL或LENGTH除了开玩笑，尽管微观优化通常不值得，但我相信@ShinTakezou有一个有效的观点，即MATLAB的矩阵内部结构可能将元素数量存储为元信息；我遇到了一篇有趣但古老的新闻组文章，它研究了

extern\include\matrix.h

中的

mxArray

结构：注意如果x=one（0，n）；然后max（size（x））-->n，而length（x）-->0