大数据分析中的matlab向量赋值技巧
在进行大数据分析时,需要处理大量的向量赋值问题。为了提高运行效率,可以使用批量赋值技巧来优化代码。首先,使用tic函数开始计时。然后,通过使用poissrnd函数生成一个服从泊松分布的随机向量a,长度为10000。接下来,我们需要给向量b预先分配存储空间,可以使用zeros函数将其初始化为10000行200列的零矩阵。使用for循环将b的每一行赋值为服从对数正态分布的随机数,其中对数正态分布的参数设定为9和2。最后,使用xlswrite函数将数据一次性写入excel表格中,并使用toc函数输出运行时间。经测试,代码的运行时间为6.428763秒。
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