Question

在 MATLAB R2013a（版本8.1）中，对NaN进行数值关系运算（大于，小于）的效果要比非NaN慢10倍。

>> a = rand(10000);
>> b = NaN(size(a));

>> tic; a>0; toc
Elapsed time is 0.083838 seconds.

>> tic; b>0; toc
Elapsed time is 0.991742 seconds.

一些实验显示了阵列中NaNs的推进所需的时间尺度，使得所有NaN的阵列花费最长并且所有非NaN最快。 Infs和非NaN一样快。

我正在对具有大量NaN的数组进行比较。为了解决这个减速问题，我正在使用Infs替换我的阵列中的NaN（例如-Inf如果我正在做b> 0）。这有帮助，但替换本身很慢。事实上，这只是因为我在同一阵列上做了很多这样的比较，一次性替换对整体有帮助。

所以我的问题是，有没有人有更好的想法来比较大量的NaN？

Answer 1

我使用Matlab R2014a，时间相同。但是，我建议执行以下操作以查看它是否有效：抽动; c = isnan（b）; TOC;

这允许将NaN矩阵转换为逻辑矩阵，其中＆＃34; true＆＃34;意味着它是NaN。新矩阵将比旧矩阵更快，您只需重新定义您的比较。例如，如果你有一个矩阵＆＃34; A＆＃34;包含数字和NaN，并且您想要找到大于0的数字，您将拥有：

A = myMatrix;

% The inverse sign "~" means that "true" is a number, while "false" is a nan
B = ~isnan(A);  

% Greater than 0 for non-nan
C = B & A>0

在MATLAB

1 个答案: