我试图通过删除我用来计算矩阵 X 每一行的公式的 for 循环来了解是否可以更有效地使用 Octave:
myscalar = 0
for i = 1:size(X, 1),
myscalar += X(i, :) * y(i) % y is a vector of dimension size(X, 1)
...
该公式比添加到标量更复杂。这里的问题实际上是如何在没有索引的情况下遍历 X 行,这样我就可以消除 for 循环。
我试图通过删除我用来计算矩阵 X 每一行的公式的 for 循环来了解是否可以更有效地使用 Octave:
myscalar = 0
for i = 1:size(X, 1),
myscalar += X(i, :) * y(i) % y is a vector of dimension size(X, 1)
...
该公式比添加到标量更复杂。这里的问题实际上是如何在没有索引的情况下遍历 X 行,这样我就可以消除 for 循环。
是的,您可以为此使用广播(您需要 3.6.0 或更高版本)。如果你知道 python,这也是一样的(来自 python 的解释)。只需将矩阵乘以列。Finnaly,cumsum
做加法,但我们只想要最后一行。
newx = X .* y;
myscalars = cumsum (newx, 1) (end,:);
或在没有临时变量的一行中
myscalars = cumsum (X .* y, 1) (end,:);
如果大小正确,则自动执行广播。例如:
octave> a = [ 1 2 3
1 2 3
1 2 3];
octave> b = [ 1 0 2];
octave> a .* b'
warning: product: automatic broadcasting operation applied
ans =
1 0 6
1 0 6
1 0 6
octave> a .* b
warning: product: automatic broadcasting operation applied
ans =
1 2 3
0 0 0
2 4 6
警告的原因是它是一个新功能,可能会使用户感到困惑,并且在 Matlab 中不存在。warning ("off", "Octave:broadcast")
您可以通过添加到您的.octaverc
文件来永久关闭它
对于使用旧版本 Octave 的任何人,同样可以通过bsxfun
直接调用来完成。
myscalars = cumsum (bsxfun (@times, X, y), 1) (end,:);