Question

我在Matlab中有一行代码：

  output = find(input);

其中列向量“output”包含列向量“input”中其元素非零的所有索引。例如，如果：

 input = [1 3 4 0 0 2 0];

然后结果，output = find（输入）;将是：

对应于非零的数组“输入”的第1（“1”），第2（“3”），第3（“4”）和第6（“2”）索引。

由于我的“输入”数组非常大，这行代码消耗了我所有的本地RAM以及大量的虚拟内存，导致系统慢慢爬行。

任何人都知道减少这种操作的内存需求的好方法（或任何方式）？我想把“查找”代码放在一个循环中，但由于数组“输出”的大小（以及这个数组的索引）取决于“查找”操作的结果，我看不出它是如何可能的这样做。出于想法。

提前感谢您的任何意见/建议。 -gkk

Answer 1

如果你有比零更多的非零值，也许你可以使用补语，即：output=find(input==0)而不是默认值，相当于output=find(input~=0)

此外，您可以使用逻辑索引，比较：

>> output1 = find(input);
>> output2 = (input~=0);
>> whos output*
  Name         Size            Bytes  Class      Attributes

  output1      1x4                32  double               
  output2      1x7                 7  logical

注意它是如何存储为“booleans”的向量，每个是一个字节（对于“double”为8个字节）

Answer 2

如果您有足够的内存来保存与input大小相同的数组，则可以将调用替换为find

output = 1:length(input);
output = output(input~=0);

如果input的元素少于2 ^ 32-1，则可以将其初始化为uint32，从而进一步节省内存。

更好的方法可能是将input数组转换为sparse，如果input包含大量零，则可以节省内存，然后在其上使用find，即

input = sparse(input);
output = find(input);

修改

要分段执行find操作，我会执行以下操作：

nIn = length(input); blockLength = 100000; nBlocks = ceil(nIn/blockLength); %# work in chunks of 100k entries out = cell(nBlocks,1); for i=1:nBlocks out{i} = (i-1)*blockLength+1:i*blockLength; %# assign as your favorite integer format here out{i} = out{i}(input(out{i})~=0); end out = cat(1,out{:});

如何减少Matlab'find'函数的内存需求？

2 个答案: