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Code Rechenzeit verkürzen??
 

anirac01
Forum-Fortgeschrittener

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Beiträge: 80
Anmeldedatum: 26.08.10
Wohnort: ---
Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 29.09.2011, 05:46     Titel: Code Rechenzeit verkürzen??
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich habe folgendes Code Stück:
Code:
a = 1;
for index = 1:length()
    if data(index) ~= 45054
        data_wo_AFFE(a) = data(index);
        a = a+1;
    end;
end;


Ich möchte aus dem data die rausschmeissen,
die den Wert '45054' haben, anschließend dann
die übrigen Daten in eine neue Variable speichern

Mit der obenstehenden Loop funktioniert das ganz gut,
nur leider dauert es sehr sehr lang.

Hat jemand einen besseren Vorschlag?

Grüße
und danke =)
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Thomas84
Forum-Meister

Forum-Meister

Beiträge: 546
Anmeldedatum: 10.02.10
Wohnort: ---
Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 29.09.2011, 06:07     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Code:

data_wo_Affe = data;
data_wo_Affe(data_wo_Affe = 45054) = [];
 
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Jan S
Moderator

Moderator

Beiträge: 11.057
Anmeldedatum: 08.07.10
Wohnort: Heidelberg
Version: 2009a, 2016b
     Beitrag Verfasst am: 29.09.2011, 09:34     Titel: Re: Code Rechenzeit verkürzen??
  Antworten mit Zitat      
Hallo anirac01,

Die FOR-Schleife dauert so lange, weil der Vektor data_wo_AFFE immer wieder vergrößert wird. Dazu muss jedesmal neuer Speicherplatz für den Vektor allociert werden und die Daten des vorherigen kopiert. Wenn data_wo_AFFE am Ende 1000 Elemente hat, handelt es sich um SUM(1:1000)*8 Bytes, die insgesamt vom Betriebssystem angefordert werden, also mehr als 4 MB. Bei 10'000 Elementen sind es schon 400 MB, usw. Deshalb ist "Pre-Allocation" so wichtig:
Code:
data_wo_AFEE = zeros(1, length(data));  % Pre-allocation!!!
a = 0;
for index = 1:length(data)
    if data(index) ~= 45054
        a = a+1;
        data_wo_AFFE(a) = data(index);
    end
end
data_wo_AFFE = data_wo_AFEE(1:a);  % Crop unneded memory

Solange der allozierte Vektor ins RAM passt, ist es harmlos, wenn man zunächst zu viel Speicher reserviert: Im worst case sind das bei 10'000 Elementen 80 kB, aber eben nicht 400 MB.

Trotzdem hat Matlab noch hübschere Methoden zur Verfügung:
Code:
data_wo_AFFE = data(data ~= 45054)

Gruß, Jan
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