为什么使用repmat（）扩展数组？

Question

我想加载一个csv文件到Matlab使用testread()，因为其中的数据有200多万条记录，所以我应该为这些数据预先分配数组。

假设我不知道数组的确切长度，MATLAB v6.5的文档建议我使用repmat()来扩展数组。在doc原话是如下：

“在你不能预分配，看看你是否可以使用repmat功能增加 大小的数组的情况下repmat试图让你 一个连续的内存块为您的扩展阵列“。

我真的不知道如何使用repmat扩展？

是否通过估计长度repmat()到预分配的粗略平均数目，然后取出空元素？

如果是这样，那么与预先分配使用zeros()还是cell()有什么不同？

Answer 1

的文件也说：

当你预分配一块内存来保存一些类型 一倍以上其他的矩阵，它是更多的内存效率，有时甚至更快 使用repmat功能此。下面

该语句使用零来预分配 UINT8的100逐100矩阵。它首先创建一个完整的双打矩阵，然后将矩阵转换为uint8。这花费时间并且不必要地使用存储器 。

A = int8(zeros(100)); 

使用repmat，您只创建一个双层，从而减少你的记忆 需求。

A = repmat(int8(0), 100, 100); 

因此，其优点是，如果你想增加一倍以外的数据类型，你可以使用repmat复制非双数据类型。

另见：http://undocumentedmatlab.com/blog/preallocation-performance，这表明：的

data1(1000,3000) = 0 

代替：

data1 = zeros(1000,3000) 

，以避免其他元素的初始化。

至于动态调整大小，repmat可用于您的阵列的大小简洁两倍（这导致摊销ö的常用方法（1）追加用于每个元件）：

data = [0]; 
i = 1; 
while another element 
    ... 
    if i > numel(data) 
     data = repmat(data,1,2); % doubles the size of data 
    end 
    data(i) = element 
    i = i + 1; 
end 

是的，后你已经收集了所有的元素，你可以调整数组的大小来删除最后的空元素。