假设我有两个单元阵列A和B,这些单元格中的每个元素都是N * M矩阵,例如:
>>> x = [None] * 3
>>> n = len(x)
>>> y = [True]*sum(divmod(n, 2)) + [False]*(n//2)
>>> y
[True, True, False]
>>> x = [None] * 4
>>> n = len(x)
>>> y = [True]*sum(divmod(n, 2)) + [False]*(n//2)
>>> y
[True, True, False, False]
和A={ [2 3;4 5] [1 5;7 8]}
都是单元格,每个元素都是2 * 2矩阵。
现在我可以像这样以元素方式减去那些单元格数组:
B={ [1 2;4 5] [7 9;10 1]}
这将导致C=cellfun(@minus,A,B,'UniformOutput',false);
。
现在是最快的方式吗?还是有更快的方法?
考虑具有大量矩阵的单元,每个矩阵都很小。
答案 0 :(得分:3)
您可以转换为3D数组,子接触并转换回来:
mat2cell(cat(3, A{:}) - cat(3, B{:}), size(A{1},1), size(A{1},2), [1 1]);
当然,如果您可以避免转换,也就是直接使用3D数组,那会更快。
答案 1 :(得分:1)
如前所述,很多都取决于数据,但在您的示例中,最快的方法可能是嵌套for循环:
A={ [2 3;4 5] [1 5;7 8]};
B={ [1 2;4 5] [7 9;10 1]};
tic
C=cellfun(@minus,A,B,'UniformOutput',false);
toc
tic
s = size(A);
for ii=1:s(1)
for jj=1:s(2)
D{ii,jj} = A{ii,jj}-B{ii,jj};
end
end
toc
isequal ( C, D )
输出:
Elapsed time is 0.001420 seconds.
Elapsed time is 0.000017 seconds.
ans =
1