2

配列、配列の長さ、数値の3つのフィールドを持つ構造体配列があります。

N = 5;
data = struct;
for i=1:N
    n = ceil(rand * 3);
    data(i).len = n;
    data(i).array = rand(1,n);
    data(i).number = i;
end

データは次のようになります。

data = 
1x5 struct array with fields:
    len    = [ 1 3 3 1 1 ]
    array  = [[0.8]; [0.7 0.9 0.4]; [0.7 0 0.3]; [0.1]; [0.3]]
    number = [ 1 2 3 4 5 ]

いくつかの方法で配列を1x9配列として返すことができます。

>>> [data.array] 
>>> cat(2,data.array)
[0.8 | 0.7 0.9 0.4 | 0.7 0 0.3 | 0.1 | 0.3]     %  | shows array separation

連結された配列と同じ長さの配列を生成するために、 （ data.number）回繰り返したいと思います。len

私は現在これを行っていarrayfunますcell2mat：

>> x = arrayfun(@(x) repmat(x.number, 1, x.len), data, 'UniformOutput', false)
x = 
    [1]    [1x3 double]    [1x3 double]    [4]    [5]
>> cell2mat(x)
[ 1 2 2 2 3 3 3 4 5]

これにより、数値が配列と一致します。

arrays =  [ 0.8 | 0.7 0.9 0.4 | 0.7 0 0.3 | 0.1 | 0.3 ] 
numbers = [ 1   | 2   2   2   | 3   3   3 | 4   | 5   ]

この背後にある考え方は、データをGPUにフィードして処理することですが、データの再配置には実際の処理よりも桁違いに時間がかかります。

ArrayfunN = 100,000の場合は約5秒かかり、forループの呼び出しrepmatには約4秒かかります。

構造内の不均一な配列から一致する長さの1D配列にデータを再配置するより速い方法はありますか？私は別のデータ構造を使用することにオープンです。

ベクトル化された方法のテスト：

data = struct;
data(1).len = 1;
data(1).array = [1 2 3];
data(1).number = 11;
data(2).len = 0;
data(2).array = [];
data(2).number = 12;
data(3).len = 2;
data(3).array = [4 5 6; 7 8 9];
data(3).number = 13;

list_of_array = cat(1,data.array)

idx = zeros(1,size(list_of_array,1));
% Set start of each array to 1
len = cumsum([data.len])
idx(len) = 1
% Flat indices
idx = cumsum([1 idx(1:end-1)])

nf = [data.number]
repeated_num_faces = nf(idx)

出力を提供します：

list_of_array =
     1     2     3
     4     5     6
     7     8     9
len =
     1     1     3    % Cumulative lengths
idx =
     1     0     1    % Ones at start
idx =
     1     2     2    % Flat indexes - should be [1 3 3]
nf =
    11    12    13    % Numbers expanded
repeated_num_faces =
    11    12    12    % Wrong .numbers - should be [11 13 13]
4

1 に答える 1

2

さて、structここで対処するのは最も簡単ではありません。間違いなく、を使用しないでくださいrepmat。それではなく、data_number配列を事前に割り当ててforループを実行します。

tic;
data_array  = [data(:).array];
data_number = zeros(size(data_array));
start = 1;
for i=1:N
    nel = data(i).len;
    data_number(start:start+nel-1) = data(i).number;
    start = start+nel;
end
toc;

cumsumこれは、「フラット」ベクトルのインデックスをマークするために使用する別の「ベクトル化」ソリューションです。

tic;
data_array  = [data.array];
data_number = zeros(size(data_array));

% cumulative sum of number of elements in every array
len = cumsum([data.len]);

% mark the end of every array in a 'flat' vector
data_number(len) = 1;

% compute 'flat' indices for every data(i).array
data_number = cumsum([1 data_number(1:end-1)]);

% extract the data.number field
data_num = [data.number];
data_number = data_num(data_number);
toc;

時間のデータセットの場合N=1e5は次のとおりです。

Elapsed time is 0.153539 seconds.
Elapsed time is 0.110694 seconds.
于 2012-10-18T08:03:02.300 に答える