Question

使用zip函数，Python允许循环并行遍历多个序列。

for (x,y) in zip(List1, List2):

MATLAB是否有相同的语法？如果没有，使用MATLAB同时迭代两个并行数组的最佳方法是什么？

Answer 1

如果x和y是列向量，则可以执行以下操作：

for i=[x';y']
# do stuff with i(1) and i(2)
end

（使用行向量，只需使用x和y）。

以下是一个示例运行：

>> x=[1 ; 2; 3;]

x =

     1
     2
     3

>> y=[10 ; 20; 30;]

y =

    10
    20
    30

>> for i=[x';y']
disp(['size of i = ' num2str(size(i)) ', i(1) = ' num2str(i(1)) ', i(2) = ' num2str(i(2))])
end
size of i = 2  1, i(1) = 1, i(2) = 10
size of i = 2  1, i(1) = 2, i(2) = 20
size of i = 2  1, i(1) = 3, i(2) = 30
>>

Answer 2

如果我没有弄错你在python creates a pair of the items found in list1 and list2中使用的zip函数。基本上它仍然是一个for循环添加它将从你的两个单独的列表中检索数据，而不是你必须自己做。

所以也许你最好的选择是使用标准进行循环：

for i=1:length(a)
  c(i) = a(i) + b(i);
end

或与数据有关的任何内容。

如果你真的在谈论并行计算，那么你应该看一下matlab的Parallel Computing Toolbox，更具体地说是parfor

Answer 3

仅在八度音阶中测试...（没有matlab许可证）。存在arrayfun（）的变体，请查看文档。

dostuff = @(my_ten, my_one) my_ten + my_one;

tens = [ 10 20 30 ];
ones = [ 1 2 3];

x = arrayfun(dostuff, tens, ones);

x

...产量

x =

   11   22   33

Answer 4

我建议加入两个数组进行计算：

% assuming you have column vectors a and b
x = [a b];

for i = 1:length(a)
    % do stuff with one row...
    x(i,:);
end

如果您的函数可以使用向量，这将非常有用。然后，许多函数甚至可以使用矩阵，所以你甚至不需要循环。

Answer 5

for (x,y) in zip(List1, List2):

应为：

>> for row = {'string' 10
>>           'property' 100 }'
>>    fprintf([row{1,:} '%d\n'], row{2, :});
>> end
string10
property100

这很棘手，因为单元格大于2x2，甚至单元已转置。请尝试这个。

这是另一个例子：

>> cStr = cell(1,10);cStr(:)={'string'};
>> cNum=cell(1,10);for cnt=1:10, cNum(cnt)={cnt};
>> for row = {cStr{:}; cNum{:}}
>>    fprintf([row{1,:} '%d\n'], row{2,:});
>> end
string1
string2
string3
string4
string5
string6
string7
string8
string9
string10

Answer 6

如果我有两个数组al和bl，它们的维数为2，而我想遍历这个维数（例如乘以al(i)*bl(:,i)）。然后，以下代码将起作用：

al = 1:9;
bl = [11:19; 21:29];

for data = [num2cell(al); num2cell(bl,1)]

    [a, b] = data{:};
    disp(a*b)

end

Answer 7

MATLAB中的

for循环过去很慢，但现在不再适用了。

因此，矢量化并不总是奇迹般的解决方案。只需使用分析器，tic和toc函数即可帮助您识别可能存在的瓶颈。

可以在MATLAB中完成并行遍历，就像在Python中一样吗？

7 个答案: