如何在Matlab中对循环进行矢量化？

我编写了一段代码，生成了一个长度不断增加的向量，该向量随后在矩阵中一行接一行地堆叠。这是代码工作原理的一个示例

    PPR=[0     2     3     5     6     8];
    AI=[ 0    0.7854    0.5236    0.3142    0.2618    0.1963];

    for ii=1:numel(PPR);
        qp=0:PPR(ii);
        xp(ii,1:PPR(ii)+1)=sin(AI(ii)*qp)+1    
    end

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如何将此循环矢量化？

以下是矢量化代码。我还得用一排排的。因此，如果tic/toc比您的循环快，请使用tic/toc进行测试

n = numel(PPR); % number of rows
m = max(PPR)+1; % number of columns
qp = arrayfun(@(x)[0:PPR(x) nan(1,m-PPR(x)-1)],1:n,'UniformOutput',0);
qp = vertcat(qp{:});
a = ~isnan(qp); % to add ones later
qp(~a) = 0;
xp = sin(bsxfun(@times,AI',qp)) + a;

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这里有一种完全矢量化的方法来构造矩阵-没有循环，没有

arrayfun

：

PPR=[0     2     3     5     6     8];
AI=[ 0    0.7854    0.5236    0.3142    0.2618    0.1963];


M = ones(length(PPR),PPR(end)+1); #% allocate proper sized matrix of ones
r=1:length(PPR)-1; #% row indices for 1 element past the end of each row vector
c=PPR(1:end-1)+2; #% corresponding column indices
linear_index = sub2ind(size(M),r,c); #% create linear index from r,c
M(linear_index)=nan; #% set those elements to NaN
M2 = cumsum(M,2)-1; #% use cumsum to propagate the NaN values
M3 = bsxfun(@times,M2,AI'); #%'#multiply each row by the appropriate AI value
xp = sin(M3)+1 #% take the sine of the matrix

为了清晰起见，我使用了一些临时变量。如果您想避免工作区混乱，您可以避免它们，因为它们通常不会被多次使用

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另请注意：这将使用未指定任何其他值的NAN填充矩阵。如果您希望用其他默认值（例如，0或1）替换这些值，这在最后非常简单。

是否因为速度慢而要对其进行矢量化？如果是这样，您至少应该先尝试预分配，然后按列存储结果，因为matlab是column major.+1用于有趣的解决方案。特别是，它很酷。然而，我已经用tic/toc（2012b，win7）测试了所有3个代码，OP的循环代码是最好的（我的比预期的更糟）。JIT编译器正在工作。