Question

在MATLAB中将行/列附加到矩阵似乎需要考虑。例如，当我尝试将列附加到具有许多行和多列的矩阵A时，例如

A = [A, added_col]

Matlab会警告我，由于这必须在内存中复制A，我最好使用预分配来提高速度。这是可以理解的，因为A中的基础数据占用了连续的内存块。

我的问题是，删除行/列会导致类似的问题吗？例如，要删除A的第二行：

A(2,:) = []

此操作是否就地？我真的感到不确定，因为有一件事它似乎没有为内存中的数据创造任何新的空间，而另一方面，A的行将被非连续地存储（因为第2行是去除）。

那么内部会发生什么？这项操作是否足以在实践中使用？谢谢！

刚刚使用100000的复杂度进行了测试：

clc; clear;
N = 100000;
A = zeros(N, 3);

t1 = tic;
for ii = 1:N
    A(ii, :) = [1 2 3];
end
t2 = toc;

并且

clc; clear;
N = 100000;
A = zeros(N, 3);

t1 = tic;
for ii = (N-1):-1:2
    A(ii, :) = [];
end
t2 = toc;

结果：第一个（修改预分配矩阵）为0.009s，第二个为53.429（从矩阵中删除行）。我认为这基本上解决了这个问题： NO，从矩阵中删除行/列无法使用，因为它肯定涉及深度复制数据和重新分配内存。

此外，删除列而不是行也不是一个好主意。正如我测试的那样，在上述复杂程度上，它仍然需要大约两分钟的时间：

N = 100000;
test_m = zeros(3, N);
tic
for ii = (N - 1):-1:2
    test_m(:, ii) = [];
end
toc
% result: 105.436595 seconds. 
% This was run on a different machine than the previous examples.
% But is still enough evidence that dynamically resizing a big matrix is a BAD idea.

所以，故事的结尾：不要试图以这种方式删除列或行，除非你有一个非常小的矩阵。对于庞大的矩阵，请始终使用预分配。

Answer 1

这里有几个问题：

是否为删除分配了内存
行主要vs列主要内存访问
代码示例
预分配修改与删除？

1）如果不使用mex，则无法控制矩阵删除是否使用相同的内存。但是，您可以判断它是否发生。一种方法是用mex编写东西。或者，您可以激活format debug

N = 100000;
test_m = zeros(3, N);
t = evalc('disp(test_m)');
disp(t(1:100))
test_m(:,2:N-1) = [];
disp(t(1:100))

这将产生输出

Structure address = 1259f6da0
m = 3
n = 100000
pr = 15d6d2020
pi = 0
  Columns 1 through 9

     0 

Structure address = 1259f6b70
m = 3
n = 2
pr = 608001c95320
pi = 0
     0     0
     0     0
     0

     0

请注意，为了使显示合理，我捕获了显示变量的输出，然后仅显示了其中的一部分。此输出，尤其是pr（指向实际数据的指针）指示发生了重新分配。我找不到任何未发生重新分配的情况。

2）正如某些注释中提到的和在问题中提到的那样，内存存储为以列为主。因此，当您删除列时，它可能比删除行更有效...

3）我不确定代码示例是否现实，但是一次性删除所有列或行会更有意义。这真的发生得很快。

N = 100000;
test_m = zeros(3, N);
test_m(:,2:N-1) = [];

4）最后，我不确定您的措辞指的是预分配修改还是删除。大图，最好避免在循环中删除行或列。而是保留一个数组，该数组指示应删除哪些列或行，然后一次性完成。

Matlab：从矩阵中删除行/列是否昂贵？

1 个答案: