matlab - 我怎样才能加快在 Matlab 中调用分位数的速度？

Question

我的 MATLAB 例程有一个相当明显的瓶颈。我分析了该函数，结果是 2/3 的计算时间用于函数 levels:

levels 函数接受一个 float 矩阵，并将每一列拆分为 nLevels 个桶，返回一个与输入大小相同的矩阵，每个条目由它落入的桶的编号。

为此，我使用 quantile 函数获取存储桶限制，并使用循环将条目分配给存储桶。这是我的实现:

function [Y q] = levels(X,nLevels)
% "Assign each of the elements of X to an integer-valued level"

p = linspace(0, 1.0, nLevels+1);

q = quantile(X,p);
if isvector(q)
    q=transpose(q);
end

Y = zeros(size(X));

for i = 1:nLevels
    % "The variables g and l indicate the entries that are respectively greater than
    % or less than the relevant bucket limits. The line Y(g & l) = i is assigning the
    % value i to any element that falls in this bucket."
    if i ~= nLevels % "The default; doesnt include upper bound"
        g = bsxfun(@ge,X,q(i,:));
        l = bsxfun(@lt,X,q(i+1,:));
    else            % "For the final level we include the upper bound"
        g = bsxfun(@ge,X,q(i,:));
        l = bsxfun(@le,X,q(i+1,:));
    end
    Y(g & l) = i;
end

我可以做些什么来加快速度吗？代码可以向量化吗？

Answer 1

如果我没理解错的话，你想知道每个桶里掉了多少东西。使用:

n = hist(Y,nbins)

虽然我不确定它是否有助于加速。这样更干净。

编辑:在评论之后:

可以使用histc的第二个输出参数

[n,bin] = histc(...) also returns an index matrix bin. If x is a vector, n(k) = >sum(bin==k). bin is zero for out of range values. If x is an M-by-N matrix, then