performance - MatlabでNaNのない行を見つける最速の方法

Question

何千回も実行する必要があるため、NaNのない行のインデックスを可能な限り最速で見つけたいと思います。これまで、次の2つのアプローチを試しました。

find(~isnan(sum(data, 2)));
find(all(~isnan(data), 2));

これをスピードアップする賢い方法はありますか、それともこれが可能な限り最高ですか？データマトリックスの次元は通常、数千×数百です。

Answer 1

編集： 行列の乗算は合計よりも高速になる可能性があるため、500 x 500要素を超える行列の操作はほぼ2倍高速になります（私のMatlab 2012aマシンの場合）。だから私の解決策は：

find(~isnan(data*zeros(size(data,2),1)))

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質問で提案した2つの方法（と表示f）のうち、最初の方法の方が高速です（を使用）。gtimeit

data=rand(4000);
nani=randi(numel(data),1,500);
data(nani)=NaN;
f= @() find(~isnan(sum(data, 2)));
g= @() find(all(~isnan(data), 2));
h= @() find(~isnan(data*zeros(size(data,2),1)));

timeit(f) 
ans =
     0.0263

timeit(g)
ans =
     0.1489

timeit(h)
ans =
     0.0146

Answer 2

nan密度が十分に高い場合は、ダブルループが最速の方法になります。これは、最初の行nanが見つかるとすぐに行の検索を破棄できるためです。たとえば、次の速度テストについて考えてみます。

%# Preallocate some parameters
T = 5000; %# Number of rows
N = 500; %# Number of columns
X = randi(5, T, N); %# Sample data matrix
M = 100; %# Number of simulation iterations
X(X == 1) = nan; %# Randomly set some elements of X to nan

%# Your first method
tic
for m = 1:M
    Soln1 = find(~isnan(sum(X, 2)));
end
toc

%# Your second method
tic
for m = 1:M
    Soln2 = find(all(~isnan(X), 2));
end
toc

%# A double loop
tic
for m = 1:M
    Soln3 = ones(T, 1);
    for t = 1:T
        for n = 1:N
            if isnan(X(t, n))
                Soln3(t) = 0;
                break
            end
        end
    end
    Soln3 = find(Soln3);
end
toc

結果は次のとおりです。

Elapsed time is 0.164880 seconds.
Elapsed time is 0.218950 seconds.
Elapsed time is 0.068168 seconds. %# The double loop method

もちろん、nanこのシミュレーションでは密度が非常に高いため、どの行もnan空いていません。しかし、あなたnanはあなたのマトリックスの密度について何も言わなかったので、私は一般的な消費と熟考のためにこの答えを投稿すると思いました:-)

Answer 3

インデックスで何をしたいのか詳しく教えてください

time = cputime;  
    A = rand(1000,100);              % Some matrix data
    for i = 1:100  
        A(randi(20,1,100)) = NaN;    % Randomly assigned NaN  
        B = isnan(A);                % B has 0 and 1  
        C = A(B == 0);               % C has all ~NaN elements
        ind(i,:) = find(B == 1);     % ind has all NaN indices
    end
    disp(cputime-time)

ループで100回、0.1404秒

Answer 4

any()all()またはよりも高速ですsum()。試す：

idx = find(~any(isnan(data), 2));

訂正：sum()アプローチはより速いようです：

idx = find(~isnan(sum(data, 2)));