私はマトリックスを持っています
A=[2 3 4 5 6 7;
7 6 5 4 3 2]
値が3より大きく6より小さい要素の数を数えたいです。
flatA = A(:);
count = sum(flatA > 3 & flatA < 6);
私はいくつかの方法を考えることができます:
count = numel(A( A(:)>3 & A(:)<6 )) %# (1)
count = length(A( A(:)>3 & A(:)<6 )) %# (2)
count = nnz( A(:)>3 & A(:)<6 ) %# (3)
count = sum( A(:)>3 & A(:)<6 ) %# (4)
Ac = A(:);
count = numel(A( Ac>3 & Ac<6 )) %# (5,6,7,8)
%# prevents double expansion
%# similar for length(), nnz(), sum(),
%# in the same order as (1)-(4)
count = numel(A( abs(A-(6+3)/2)<3/2 )) %# (9,10,11,12)
%# prevents double comparison and &
%# similar for length(), nnz(), sum()
%# in the same order as (1)-(4)
それでは、最速の方法をテストしましょう。テストコード:
A = randi(10, 50);
tic
for ii = 1:1e5
%# method is inserted here
end
toc
結果 (ベスト オブ 5 ラン、すべて秒単位):
%# ( 1): 2.981446
%# ( 2): 3.006602
%# ( 3): 3.077083
%# ( 4): 2.619057
%# ( 5): 3.011029
%# ( 6): 2.868021
%# ( 7): 3.149641
%# ( 8): 2.457988
%# ( 9): 1.675575
%# (10): 1.675384
%# (11): 2.442607
%# (12): 1.222510
ですから、count = sum(( abs(A(:)-(6+3)/2)<3/2 ));
ここに行くのが最善の方法のようです。
個人的なメモ: Matlab では、比較が算術演算よりも遅いとは思いませんでした。これについての説明を知っている人はいますか?
プラス:なぜにnnz
比べてとても遅いのsum
ですか?比較は算術よりも遅いことがわかったので、それは理にかなっていると思います...
length(A(A>3 & A<6))
Accumarrayは、次のようなことを行うように作られています。
count = accumarray(A(A>3 & A<6),1)
戻り値
>> count'
ans =
0 0 0 2 2
合計できます:
count = sum(count);
最初のゼロは、無視した1,2,3の発生数に対応します。
またはさらに簡単:
count = sum(A(:)>3 & A(:)<6);
matlab for-loopを使用して、自分で値を循環させることができます。長所は、任意の関数を指定できることです(> 2&<5;> 3&<6;など)。短所は、それが一種の重いアプローチであるということです。おおよそのコードは次のとおりです。
count = 0;
for i=1:length(A)
element = A(i);
if (element > 2 && element < 5)
count = count + 1;
end
end