3

動作するコードがいくつかありますが、少しボトルネックであり、速度を上げる方法を見つけようとして立ち往生しています。ループしていて、ベクトル化する方法がわかりません。

時系列データを表す vals という 2D 配列があります。行は日付、列は異なる系列です。データを月ごとにバケット化して、さまざまな操作 (合計、平均など) を実行しようとしています。これが私の現在のコードです：

allDts; %Dates/times for vals.  Size is [size(vals, 1), 1]
vals;
[Y M] = datevec(allDts);
fomDates = unique(datenum(Y, M, 1)); %first of the month dates

[Y M] = datevec(fomDates);
nextFomDates = datenum(Y, M, DateUtil.monthLength(Y, M)+1);

newVals = nan(length(fomDates), size(vals, 2)); %preallocate for speed

for k = 1:length(fomDates);

この次の行がボトルネックになっているのは、何度も呼び出すためです。(ループ)

    idx = (allDts >= fomDates(k)) & (allDts < nextFomDates(k));
    bucketed = vals(idx, :);
    newVals(k, :) = nansum(bucketed);
end %for

何か案は？前もって感謝します。

4

2 に答える 2

2

これはベクトル化するのが難しい問題です。CELLFUNを使用してそれを行う方法を提案できますが、問題が高速になることを保証することはできません (使用している特定のデータセットで自分で時間を計る必要があります)。this other SO questionで説明されているように、ベクトル化は常にfor ループよりも高速に動作するとは限りません。これは、最適なオプションである非常に問題固有の場合があります。その免責事項を踏まえて、試してみるべき 2 つの解決策を提案します。CELLFUN バージョンと、より高速に実行される可能性のある for ループ バージョンの変更です。

CELLFUN ソリューション:

[Y,M] = datevec(allDts);
monthStart = datenum(Y,M,1);  % Start date of each month
[monthStart,sortIndex] = sort(monthStart);  % Sort the start dates
[uniqueStarts,uniqueIndex] = unique(monthStart);  % Get unique start dates

valCell = mat2cell(vals(sortIndex,:),diff([0 uniqueIndex]));
newVals = cellfun(@nansum,valCell,'UniformOutput',false);

MAT2CELLの呼び出しは、同じ開始日を持つ val の行を cell 配列 valCell のセルにグループ化します。変数newValsは長さnumel(uniqueStarts)のセル配列になり、各セルにはvalCellの対応するセルでnansumを実行した結果が含まれます。

FOR ループ ソリューション:

[Y,M] = datevec(allDts);
monthStart = datenum(Y,M,1);  % Start date of each month
[monthStart,sortIndex] = sort(monthStart);  % Sort the start dates
[uniqueStarts,uniqueIndex] = unique(monthStart);  % Get unique start dates

vals = vals(sortIndex,:);  % Sort the values according to start date
nMonths = numel(uniqueStarts);
uniqueIndex = [0 uniqueIndex];
newVals = nan(nMonths,size(vals,2));  % Preallocate
for iMonth = 1:nMonths,
  index = (uniqueIndex(iMonth)+1):uniqueIndex(iMonth+1);
  newVals(iMonth,:) = nansum(vals(index,:));
end
于 2009-05-14T14:47:56.970 に答える
0

あなたがする必要があるのは、行が別の変数（日付）に応じて合計されるマトリックスの行の合計または平均を形成することだけである場合は、私の統合機能を使用してください。この操作を正確に行うように設計されており、指標シリーズの値に基づいてデータを削減します。(実際には、consolidator は nd データに対しても許容範囲内で作業できますが、月と年の情報を渡すだけで済みます。)

Matlab Central のファイル交換でコンソリデーターを見つける

于 2009-05-14T21:12:24.037 に答える