performance - 在Matlab中获取每个子矩阵n列与新矩阵中的列一样长

Question

我正在处理非常大的数据集(数十万列，14 行)，我需要让每个子矩阵的 n 列与新矩阵中的列一样长，即

1 3 5 7
2 4 6 8

成为

1 3 5
2 4 6
3 5 7
4 6 8

当 n = 2 时。

我现在拥有的是

n_data_points = size(data1, 1);
small_n = 60;
big_n = size(data1, 2);

new_2 = bsxfun(@(x,y)(data1(x + n_data_points * (y - 1))), (1:(n_data_points * small_n)).', 1:(big_n - small_n + 1));

但是这个方法比较慢。我如何使用原生 Matlab 操作执行此操作？

编辑

因此，在对此处的一些方法进行基准测试并进行更多研究后，我决定采用以下方法:

n = 60;
[m, big_n] = size(data1);
a = zeros((m*n), (big_n - n + 1));
for i = 1:(big_n - n + 1)
    a(:, i) = reshape(data1(:, i:(i + n - 1)), 1, m*n);
end 

对于 14 x 387160 矩阵，此方法大约需要 2.3 秒，而我的原始方法大约需要 4.8，@Divakar 的大约需要 3.9。

Answer 1

一种方法 bsxfun使用 linear indexing -

[m1,n1] = size(data1)  %// Get size of input array data1
out = data1(bsxfun(@plus,[1:n*m1]',[0:n1-n]*m1))

sample 运行-

data1 =
     9     2     8     2     4     9     4
     9     3     3     3     8     3     6
     5     8     9     6     6     7     1
     2     3     4     5     5     7     1
n =
     3
out =
     9     2     8     2     4
     9     3     3     3     8
     5     8     9     6     6
     2     3     4     5     5
     2     8     2     4     9
     3     3     3     8     3
     8     9     6     6     7
     3     4     5     5     7
     8     2     4     9     4
     3     3     8     3     6
     9     6     6     7     1
     4     5     5     7     1