matlab循环操作矩阵化举例

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    我们经常看到网上说matlab擅长矩阵运算，如果能充分利用这一点减少循环语句的使用，程序运行效率提高将很明显，以下为一个个人使用的例子：
Corrs = cell(length(Indexes)*length(Vars), 3);
for i = 1 : length(Indexes)
    index = eval(Indexes{i});
    index = interp1(find(~isnan(index)), index(~isnan(index)), 1:length(index), 'linear', 'extrap');
    for j = 1 : length(Vars)
        Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 1} = Indexes{i};
        Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 2} = Vars{j};

        var = eval(Vars{j});
%% 方法1：循环语句（理解逻辑）
%         Corr = nan(size(var, 1), size(var, 2));
%         for m = 1 : size(var, 1)
%             for n = 1 : size(var, 2)
%                 var_mn = squeeze(var(m, n, :));
%                 Corr(m, n) = corr(index', var_mn');
%             end
%             clear n var_mn
%         end
%         clear m
%         Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 3} = Corr;
%         clear Corr
%% 方法2：循环操作矩阵化
        Var = reshape(permute(var, [3,1,2]), size(var,3), size(var,1)*size(var,2));
        Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 3} = reshape(corr(index', Var), size(var,1), size(var,2));
        clear m Var
%%
        clear var
        Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 4} = nanstd(Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 3}(:));
        Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 5} = min(Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 3}(:));
        Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 6} = max(Corrs{(i-1)*length(Vars)+j, 3}(:));
    end
    clear j index
end


    对比部分在方法1和方法2，循环操作矩阵化的核心在于顺应matlab对矩阵的计算顺序将原矩阵的顺序调整为和循环操作一致，这其中主要利用到reshape函数，要求对自己的数据有一定理解。
    另外，以corr函数为例，matlab本身定义了n*1数组和n*m数组可以做1*m次运算，得到1*m个结果，但很多新手会用循环依次做m次运算，这是对函数本身不熟悉造成的繁琐。

dorithon

牛啊，不过很费脑子