Performance 如何在Matlab中对for循环应用矢量化？

谁能告诉我如何矢量化以下内容：

a = randi([6 10],5);; 
c = unique(a);
d = [1:5]; % some comparison Values length should be equal to length(c)

Mat = zeros(size(a));
for i = 1:length(c)
  Mat(a==c(i)) = d(i);
end

Elapsed time is 0.166673 seconds.  %// your method
Elapsed time is 0.006669 seconds.  %// my method
ans =                              %// yes they're equal
    1

结果:

     3     1     5     3     3
     3     5     4     2     3
     5     1     3     3     3
     2     2     2     3     3
     3     5     5     3     4

这里6被1代替，7被2代替，等等

---

这当然只是一个例子；我真正的

Mat

更像2000×2000。

注：这是对原始问题的回答；第二次编辑完全改变了问题，因此下面的答案不再适用。编辑大大简化了问题，因此这个答案仍然是一个很好的起点

基本上，

a

的所有唯一值都将替换为

b

中的相应值。这意味着要分析的矩阵是

b

，唯一的困难在于

b

条件必须适用于

b

中的相应索引

为此，您可以简单地将

a

的所有元素放入

c

定义的组中，并确定

b

中的每个元素属于哪个组。这些信息可用于在

d

中找到适当的索引

换言之：

NewMat = b;
[~, inds] = histc(a(:), c);
NewMat(NewMat(:) > d(inds)) = 0;

一个小型测试，用于比较两种方法的性能并验证其相等性：

a = randi(1000, 74,100);
b = randi(1000, 74,100);

c = unique(a);
d = randi(1000, size(c)); % some comparison Values

%// Your method
tic
NewMat = zeros(size(a));
for i = 1:length(c)
  Mat = zeros(size(a));
  Mat(a==c(i)) = b(a==c(i));
  Mat(Mat > d(i)) =0;
  NewMat = NewMat + Mat;
end
NewMat1 = NewMat;
toc

%// My method
tic
[~,inds] = histc(a(:), c);
b(b(:) > d(inds)) = 0;
NewMat2 = b;
toc

%// validate solution
isequal(NewMat1, NewMat2)

结果:

%// 74 × 100
Elapsed time is 0.151808 seconds.   %// your method 
Elapsed time is 0.001007 seconds.   %// my method
ans =                               %// yes, they're equal
     1

因此，性能提高了约150倍。不是使用74×100而是使用740×1000

%// 740 × 1000
Elapsed time is 27.587543 seconds.  %// your method
Elapsed time is 0.111467 seconds.   %// my method
ans =                               %// yes, they're equal
     1

---

或相差约250倍的系数。所以很明显，你的方法也比

histc

方法更糟糕。

注意：先阅读我的另一个答案

要在最新编辑中回答问题，请执行以下操作：

[~, inds] = histc(a(:), c);
Mat = reshape(d(inds), size(a));

对600×100数据进行类似测试：

a = randi(500,[600 100]); 
c = unique(a);
d = randi(20, size(c));

tic
Mat = zeros(size(a));
for ii = 1:length(c)
  Mat(a==c(ii)) = d(ii);
end
toc


tic
[~, inds] = histc(a(:), c);
Mat2 = reshape(d(inds), size(a));
toc

isequal(Mat,Mat2)

提供以下信息：

a = randi([6 10],5);; 
c = unique(a);
d = [1:5]; % some comparison Values length should be equal to length(c)

Mat = zeros(size(a));
for i = 1:length(c)
  Mat(a==c(i)) = d(i);
end

Elapsed time is 0.166673 seconds.  %// your method
Elapsed time is 0.006669 seconds.  %// my method
ans =                              %// yes they're equal
    1

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速度又相差了大约250倍。

我开始用你问题的旧版本制定答案；新版本实际上看起来简单多了：）啊，好吧，我想这已经足够让你走了。好吧，它确实很简单，我刚刚植入了另一个答案。@user2851655:另请看我的另一个答案，它回答了你目前的问题。@user2851655:不客气；我喜欢这些拼图，所以我真的很高兴：）+1太棒了！我不知道

histc

的第二个输出，它似乎很有用。