如何提高matlab運行效率？

比如避免循環等，適合matlab自身特點的編程習慣有哪些？實際編程過程中哪些方法可以有效提高運行速度？

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1. 並不是所有的代碼都需要追求極致速度。使用 profile 命令來查看代碼運行的瓶頸，找出最需要優化的點。
2. 減少不必要的循環。不過，使用 arrayfun/cellfun/structfun 通常並不會提高代碼運行速度，它只是幫你把代碼壓縮成一行，以及消除一段縮進。你需要真正的矢量化你的代碼。在代碼矢量化技巧中，除了用類似 bsxfun/cumsum/accumarray 這類「神器」外，其實更多情況下，只依靠點系列運算符（如：.*）、矩陣乘法、冒號（:）運算符、邏輯索引，以及 Matlab 內建的許多天生支持矢量化操作的函數，如 sin/sum/max/filter 等，就已經足夠應付了。
3. 做到 0 warning。許多影響代碼運行性能的問題，Matlab 能夠提前幫你預見到，並以 warning 的方式提醒你，例如：循環中大小不斷增長的矩陣，不必要的 find 調用，或者 disp(sprintf(Hello world!)) 等等……
4. 使用 mex 函數。通常我不推薦使用 mex 函數，因為太多人用它只是因為他們對 C/C++ 更熟悉，用 Matlab 卻只會玩玩 plot（而且是連坐標軸標籤都不畫的那種）。但若真的有需求，mex 就是你最後的希望。詳細情況，還是諮詢文檔吧。

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可以閱讀這本書：

Accelerating MATLAB Performance: 1001 tips to speed up MATLAB programs

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考慮到很多人還在用老版本, 甚至在用十幾年的版本, 升級版本是簡單有效的手段!

參考:芷菡：如何評價 MATLAB R2016b ?

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瀉藥。

看這個吧：

Matlab tips and tricks

說來說去就是一句向量化。

無非就是用點運算符，用向量化函數啊balabala的。所以也沒什麼好說的了。

個人使用過程中有兩個神奇的函數accumarray和arrayfun，妙用無窮，應該doc一下。

另外繪動圖直接set句柄的"XData"加Drawnow效率簡直不要太高。

說實在的，Matlab就不要苛求效率了。

真對效率有要求，還是用C++吧。我都是C++算完直接用Matlab Engine Draw的。

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少用for循環，儘可能用矢量運算。

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• 應該避免使用循環：優先考慮用向量化的運算來代替循環操作
• 在必須使用多重循環時，循環次數少的放在外層，循環次數多的放在內層
• 先給數組分配好空間再使用
• 給數值型數組分配空間，優先使用 zeros 和 ones
• 給單元數組分配空間，使用 cell
• 給結構體分配空間，使用 struct
• 擴充數組，使用 repmat
• 優先使用 MATLAB 內建函數
• 盡量使用函數而不要使用腳本（腳本文件轉換為函數文件的方法很簡單，就是在文件的開頭加一行無輸入參數和輸出參數的函數聲明即可）

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對於mento carlo 類模擬，實用parfor+區域網並行。只要你的硬體資源足夠，mento carlo的運算次數可以忽略。

使用區域網並行之前，需要算半天。用了並行後幾分鐘搞定。腰不酸腿也不痛了。

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用新的版本，寫自己的腳本

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多用矩陣操作，避免循環

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盡量把index轉換成矩陣運算。

比如有一個10000X1的向量x，你想要取出其中5000個值c=(c1, c2, ..., c5000)，那可以直接用x(c)這種indexing，但是也可以先生成一個5000X10000的sparse matrix，C，其中(j,cj)元素為1，然後CX能給出同樣的結果，但是速度要快很多。

這個方法在value function迭代的時候很有用，因為矩陣C一般都是固定的，只需要生成一次，這樣能省更多時間。

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