MATLAB 有什么奇技淫巧?（matlab的）

从事AI领域的您一定是MATLAB的老朋友了，本文列举了在使用MATLAB过程中一些隐藏的有趣技巧，希望对您有所帮助。

注：以下所有例子如无特殊说明都是在 2016a 上执行，其他版本或有差异，建议自行测试

1.可以用 sprintfc 生成 cellstr：

2.strfind 可以作用于数值数组用于查找子串的位置：

3.可以用 cell 和 函数句柄实现类似于函数式编程的操作，以 fibonacci 数列为例：

>> f = {@(f,n)1 @(f,n)f{(n>3)+1}(f,n-1) + f{(n>4)+1}(f,n-2)}; >> fib = @(n)f{(n>2)+1}(f,n); >> fib(20)ans = 6765

类似的，构建 if 函数：

>> iff = @(varargin)varargin{find([varargin{1:2:end}],1)*2}; >> x = 3; >> iff(x<1,1,x<2,2,x<3,3,x<4,4,x<5,5) ans = 4

4.regexprep 当替换字符串为 ${cmd} 动态表达式时 cmd 可以访问调用时的 caller 工作区：

% haha.mfunction x = haha x = str2double(regexprep('1','1','${num2str(y,16)}')); % command window/命令窗口>> y = pi; >> haha % 注意此处调用 haha 函数时并未传入 y 的值ans = 3.14159265358979

5.在 2015b 或 2016a 可以启用被隐藏的单一维度拓展：

>> builtin('_useSingletonExpansion',1); >> (1:3)'+(1:3) % 相当于 bsxfun(@plus, (1:3)', 1:3) ans = 2 3 4 3 4 5 4 5 6>> (1:3)'.^(1:3) % 相当于 bsxfun(@power, (1:3)', 1:3)ans = 1 1 1 2 4 8 3 9 27

除此之外许多（不是全部）的 bsxfun 用法可以简化为上述形式。这一特性有可能在未来版本中正式发布

6.MATLAB 的一些对象，尤其是图形对象会有一些隐藏属性，这些隐藏属性不能直接看到，但是如果你指定名字的话是可以访问甚至修改的，比方说以 axes 为例，我们可以修改 axes 的 LooseInset 属性改变其默认空隙：

效果可以自己运行查看，这里效果不是重点就不发图了。

如果你用 get(a) 或者 a.get 中只能看到一部分属性，其中并没有 LooseInset。 要想找到类似的隐藏属性当然可以用 metaclass，不过更直接的方法可能是：

7.MATLAB 的很多运算符可以被重载，从而实现一些比较方便的功能，之前回答过一个简单应用的例子。

8.builtin(‘_mergesimpts’,…)，这个用法这里有介绍，简单来说可以用来合并相近或者相同的数值的。

9.anonymousFunction，这个函数功能和 str2func 基本相同，但是他接受两个输入，经过尝试，如果第二个输入是 ‘base’ 的话不管该函数在哪里调用都可以利用 base 工作区中的变量构建匿名函数：

% haha.mfunction f = haha f = anonymousFunction('@(x)sin(a*x)','base');

10.ismembc ，ismembc2 和 builtin(‘_ismemberhelper’,…)

这三个函数都是对有序数组进行二分查找，第一个返回逻辑判断值，第二个返回元素在有序数组中的位置（如果有重复的就返回最后一次出现的位置），第三个可以返回上述两个参数（不过第二个是返回首次出现的位置），举例说明：

>> ismembc([1 3 5],[0 1 1 5 7])ans = 1 0 1 >> ismembc2([1 3 5],[0 1 1 5 7])ans = 3 0 4 >> [in,loc] = builtin('_ismemberhelper',[1 3 5],[0 1 1 5 7])in = 1 0 1loc = 2 0 4

需要注意的是，如果第二个输入不是单调递增不会报错，但是结果是错误的。同时，由于是二分查找，所以要比线性查找 find(x==y,1) 或者 find(x==y,1,’last’) 快很多；顺便说一下，如果是行向量的话 strfind(x,y) 通常也要比 find(x==y) 要快一些，两者都是线性查找，不需要有序的 x。

11.numel 函数可以接受多个参数的，作用可以从例子中看出：

这相当于：

numel(a(1,:,1,:))

不过由于后者需要先索引矩阵，所以需要的时间较长（且索引的部分越大越长）：

>> a = rand(1e3,1e3,10); >> timeit(@numel(a,':',':',1)) 警告: 由于运行速度过快，F 的计时可能不准确。尝试对耗时更长的其他对象计时。 > In timeit (line 158) ans = 9.08076504322897e-07>> timeit(@numel(a(:,:,1)))ans = 0.00272672929522135

当然啦，就算不知道第一种用法一般也不会有人用第二种用法，完全可以用 size 函数的结果计算

12.cellfun(函数名,….)，函数名可以是以下几个字符串：

isempty, islogical, isreal, length, ndims, prodofsize,size, isclass

其用法在 cellfun 的文档中 Backward Compatibility 有介绍，其实功能都很简单，但是好处是他们比对应的函数句柄要快很多：

>> a = repmat({[],'1';23,23},100); >> timeit(@cellfun('isempty',a))ans = 0.000205790268896228>> timeit(@cellfun(@isempty,a))ans = 0.0268502837700468

13.profile 的 memory 参数，举例说明：

% haha.ma = rand(3000); b = a; b(1) = a(1);

然后 profile 该函数：

可以看到除了原有的运行时间数据之外还多了内存数据，而且就这个例子而言，我们可以清楚地看到 MATLAB 的 copy-on-write 特性，不过这里统计的应该只是在 MATLAB 的内存管理范围内的内存使用情况，实际计算中有些内存开销并不是由 MATLAB 管理，所以不会被记录。（profile 还有一些其他的隐藏特性，更详细的介绍可以参见 Undocumented Matlab 中的介绍）

14.可以在 MATLAB 中使用 Java：

由于 MATLAB 的界面主要由 java 编写，所以可以用 java 来丰富 MATLAB 的 GUI 功能。

此外，如果是 Windows 的话还可以使用 C#；另外最近几个版本也可以使用 python（需要自行安装 python）。

15.我们知道新版本（2014b开始）的图形界面有较大改动，其中一个改动就是可以用点运算符直接操作和修改图形对象的属性，例如：

如果要修改其中 2 行 2 列的元素为 0，老版本的话估计要这么写：

新版本写起来就方便些：

不过如果想在老版本上也这么方便的修改属性值的话，需要对创建 a 的语句稍作修改：

这里得到的 a 不再是一个数值句柄，可以直接用新版本的方法修改属性。

16.可以用 sort 输出的索引来生成多组随机排序（或者不放回取样）：

ticfor i = 1e4:-1:1a(:,i) = randperm(50);endtoc tic[~,b] = sort(rand(50,1e4,'single')); toc 时间已过 0.032115 秒。 时间已过 0.015228 秒。

这里 a 和 b 都是 10000 组 1:50 的随机排序。

17.直接看例子：

18.在一些情况下，数据满足要求且硬盘足够， v6 模式存取数据比较快：

function test a = rand(5000); tic; save data1 a, toc tic; save data2 a -v6, toc tic, c = load('data1'); toc tic, d = load('data2'); toc isequal(c,d) 时间已过 4.374425 秒。 时间已过 1.881225 秒。 时间已过 1.052394 秒。 时间已过 0.088677 秒。

19.用 fft 加速两个较长数组的卷积运算，这个算不上 MATLAB 的奇技淫巧，而是数学上的结论：

function test a = rand(1,2e5); b = rand(1,3e5); tic, c = conv(a,b); toc tic, l = numel(a) + numel(b) - 1; d = ifft(fft(a,l).*fft(b,l)); toc tic, l = numel(a) + numel(b) - 1; n = 2.^nextpow2(l); e = ifft(fft(a,n).*fft(b,n)); e = e(1:l); toc norm(c-d), norm(c-e) 时间已过 4.580655 秒。 时间已过 0.051598 秒。 时间已过 0.030744 秒。ans = 2.79282382379074e-07ans = 2.78964931183402e-07

20.更快的随机数生成

function testrng('default')tic, a = rand(3e3); toc rng(0,'simdTwister') tic, b = rand(3e3); toc 时间已过 0.077385 秒。 时间已过 0.030155 秒。

可以把 rng(0,’simdTwister’) 写在启动文件中。

21.有时候 floor 比 mod 更快的

function testa = randi(1e6,1e6,1); timeit(@mod(a,3)) % 0.0266399306685575timeit(@a-3*floor(a/3)) % 0.0066731423625292

22.逻辑数组和标量用.*

function test a = rand(1e7,1);timeit(@2*(a<.5) + 3*(a>.6)) % 0.136814992133285timeit(@2.*(a<.5) + 3.*(a>.6)) % 0.0661509763579439

23.逻辑索引

function testa = rand(1e7,1);b = a; b(1) = b(1);tic, a(a<.5) = a(a<.5) + 1; toc % 时间已过 0.221105 秒。tic, b = b + (b<.5); toc % 时间已过 0.049953 秒。

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