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  • 但是,当我尝试使用matlab时: tic for i = 1:3 my_data = dlmread('./test.csv'); end toc 结果显示:经过时间是3.196465秒。 我明白加载速度可能会有一些差异,但是 这远远超出我的预期; >这不是np.loadtxt应该比...

    我发布了这个问题,因为我想知道我是否做了一件非常错误的结果。

    我有一个中等大小的csv文件,我试图使用numpy加载它。为了说明,我使用python制作了这个文件:

    import timeit

    import numpy as np

    my_data = np.random.rand(1500000, 3)*10

    np.savetxt('./test.csv', my_data, delimiter=',', fmt='%.2f')

    然后,我尝试了两种方法:numpy.genfromtxt,numpy.loadtxt

    setup_stmt = 'import numpy as np'

    stmt1 = """\

    my_data = np.genfromtxt('./test.csv', delimiter=',')

    """

    stmt2 = """\

    my_data = np.loadtxt('./test.csv', delimiter=',')

    """

    t1 = timeit.timeit(stmt=stmt1, setup=setup_stmt, number=3)

    t2 = timeit.timeit(stmt=stmt2, setup=setup_stmt, number=3)

    结果表明t1 = 32.159652940464184,t2 = 52.00093725634724。

    但是,当我尝试使用matlab时:

    tic

    for i = 1:3

    my_data = dlmread('./test.csv');

    end

    toc

    结果显示:经过时间是3.196465秒。

    我明白加载速度可能会有一些差异,但是

    这远远超出我的预期;

    >这不是np.loadtxt应该比np.genfromtxt更快吗?

    >我还没有尝试过python csv模块,因为加载csv文件是一个非常频繁的事情,使用csv模块,编码有点冗长…但是我很乐意尝试,如果这是唯一的办法。目前我更关心我是否做错了事情。

    任何输入将不胜感激。非常感谢!

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  • I run python 2.7 and matlab R2010a on the same machine, doing nothing, and it gives me 10x different in speedI looked online, and heard it should be the same order.Python will further slow down as if....

    I run python 2.7 and matlab R2010a on the same machine, doing nothing, and it gives me 10x different in speed

    I looked online, and heard it should be the same order.

    Python will further slow down as if statement and math operator in the for loop

    My question: is this the reality? or there is some other way let them in the same speed order?

    Here is python code

    import time

    start_time = time.time()

    for r in xrange(1000):

    for c in xrange(1000):

    continue

    elapsed_time = time.time() - start_time

    print 'time cost = ',elapsed_time

    Output: time cost = 0.0377440452576

    Here is matlab code

    tic

    for i = 1:1000

    for j = 1:1000

    end

    end

    toc

    Output: Escaped time is 0.004200 seconds

    解决方案

    The reason this is happening is related to the JIT compiler, which is optimizing the MATLAB for loop. You can disable/enable the JIT accelerator using feature accel off and feature accel on. When you disable the accelerator, the times change dramatically.

    MATLAB with accel on: Elapsed time is 0.009407 seconds.

    MATLAB with accel off: Elapsed time is 0.287955 seconds.

    python: time cost = 0.0511920452118

    Thus the JIT accelerator is directly causing the speedup that you are noticing. There is another thing that you should consider, which is related to the way that you defined the iteration indices. In both cases, MATLAB and python, you used Iterators to define your loops. In MATLAB you create the actual values by adding the square brackets ([]), and in python you use range instead of xrange. When you make these changes

    % MATLAB

    for i = [1:1000]

    for j = [1:1000]

    # python

    for r in range(1000):

    for c in range(1000):

    The times become

    MATLAB with accel on: Elapsed time is 0.338701 seconds.

    MATLAB with accel off: Elapsed time is 0.289220 seconds.

    python: time cost = 0.0606048107147

    One final consideration is if you were to add a quick computation to the loop. ie t=t+1. Then the times become

    MATLAB with accel on: Elapsed time is 1.340830 seconds.

    MATLAB with accel off: Elapsed time is 0.905956 seconds. (Yes off was faster)

    python: time cost = 0.147221088409

    I think that the moral here is that the computation speeds of for loops, out-of-the box, are comparable for extremely simple loops, depending on the situation. However, there are other, numerical tools in python which can speed things up significantly, numpy and PyPy have been brought up so far.

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  • MATLAB2016a启动

    万次阅读 2018-06-09 08:42:38
    转载:注:最近遇到这个问题,特意查之解决,下面内容转自Matlab7中文站网站首先介绍一下我自己使用的有效方法,一般matlab启动初始化很主要的原因是在找注册文件,一般是由于安装了MAC类的软件引起的,所以我按照...

    转载:

    注:最近遇到这个问题,特意查之解决,下面内容转自Matlab7中文站网站

    首先介绍一下我自己使用的有效方法,一般matlab启动初始化很慢主要的原因是在找注册文件,一般是由于安装了MAC类的软件引起的,所以我按照下文提供的方法“在【目标】中,键入如下内容”$MATLAB\bin\win32\MATLAB.exe” -c “<Full Path to the MATLAB license file including file name>””,我在快捷方式里面目标路径中键入:"C:\Program Files\MATLAB\R2009b\bin\win32\MATLAB.exe" -c "C:\Program Files\MATLAB\R2009b\bin\win32\lic_standalone.dat",即解决了这个问题,感谢网友无私的分享精神。注意上面路径中lic_standalone.dat是自己的许可文件,换换就可以了!

    Matlab随着版本的升级体积越来越大,带来的问题就是启动速度也越来越慢,下面就我注意到的几个影响MATLAB启动速度的问题集中和大家分析下解决办法。

    转载链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-55488-970437.html

     

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  • matlab启动的问题

    千次阅读 2019-05-04 20:49:52
    一般matlab启动初始化很主要的原因是在找注册文件,一般是由于安装了MAC类的软件引起的,所以我按照下文提供的方法“在【目标】中,键入如下内容”$MATLAB\bin\win32\MATLAB.exe” -c “<Full Path to the ...

    一般matlab启动初始化很慢主要的原因是在找注册文件,一般是由于安装了MAC类的软件引起的,所以我按照下文提供的方法“在【目标】中,键入如下内容”$MATLAB\bin\win32\MATLAB.exe” -c “<Full Path to the MATLAB license file including file name>””,我在快捷方式里面目标路径中键入:"C:\Program Files\MATLAB\R2009b\bin\win32\MATLAB.exe" -c "C:\Program Files\MATLAB\R2009b\bin\win32\lic_standalone.dat",即解决了这个问题,感谢网友无私的分享精神。注意上面路径中lic_standalone.dat是自己的许可文件,换换就可以了!

    总结:在桌面图标的属性中找到文件位置之后改为:文件路径 -c 注册文件路径即可。

     

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  • Matlab启动解决方法

    2021-03-21 18:06:23
    matlab在启动的过程中,如果存在network.lic,会不断地访问网络,即使没有联网也会不断尝试,因此拖了启动速度。该文件的位置在安装位置的licenses文件夹下,如图所示。
  • matlab启动的解决方法

    千次阅读 2020-03-17 21:12:17
    Matlab随着版本的升级体积越来越大,带来的问题就是启动速度也越来越,下面就我注意到的几个影响MATLAB启动速度的问题集中和大家分析下解决办法。
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    千次阅读 多人点赞 2020-01-03 20:52:44
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  • matlab加载mat

    2021-03-21 10:23:34
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  • matlab初始启动

    2019-05-11 09:56:18
    转载自:https://blog.csdn.net/qq_33039859/article/details/84821054 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处。 .../div> <link rel=...
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  • MATLABR2019b启动速度的解决办法

    千次阅读 多人点赞 2019-10-24 19:44:13
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  • Matlab 显示图像太

    千次阅读 2018-03-15 11:05:37
    转载自 https://www.zhihu.com/question/52692702试一下输入opengl info 看看是什么结果,然后试着切换一下opengl hardware 和opengl software
  • 181205 Matlab初始化启动的解决方法

    千次阅读 2018-12-05 10:15:44
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