Exponenta Banner

sampleSummary

Класс: matlab.unittest.measurement. MeasurementResult
Пакет: matlab.unittest.measurement

Составьте таблицу итоговой статистики от массива MeasurementResult

расширьте все на странице

Синтаксис

T = sampleSummary (R)

Описание

T = sampleSummary(R) составляет таблицу итоговой статистики от массива MeasurementResult.

Входные параметры

развернуть все

Массив результатов от выполнения измерения экспериментирует на тестовом наборе, заданном как массив MeasurementResult.

Выходные аргументы

развернуть все

Демонстрационные сводные данные измерения, возвращенные как таблица. Таблица содержит следующие столбцы: Name, SampleSize, Mean, StandardDeviation, Min, Median и Max.

Примеры

развернуть все

Открыть скрипт

В вашей текущей рабочей папке создайте основанный на классах тест, preallocationTest.m, который сравнивает различные методы предварительного выделения.

classdef preallocationTest < matlab.perftest.TestCase
    methods(Test)
        function testOnes(testCase)
            x = ones(1,1e7);
        end
        
        function testIndexingWithVariable(testCase)
            id = 1:1e7;
            x(id) = 1;
        end
        
        function testIndexingOnLHS(testCase)
            x(1:1e7) = 1;
        end
        
        function testForLoop(testCase)
            for i=1:1e7
                x(i) = 1;
            end
        end
        
    end
end

Создайте тестовый набор.

suite = testsuite('preallocationTest');

Создайте эксперимент времени с переменным количеством демонстрационных измерений и запустите тесты.

import matlab.perftest.TimeExperiment
experiment = TimeExperiment.limitingSamplingError;
R = run(experiment,suite);

Running preallocationTest
..........
..........
..........
..........
..........
.....
Done preallocationTest
__________

Составьте таблицу итоговой статистики от массива результата R.

T = sampleSummary(R)

T =

  4×7 table array

                       Name                       SampleSize      Mean      StandardDeviation      Min        Median       Max   
    __________________________________________    __________    ________    _________________    ________    ________    ________

    preallocationTest/testOnes                     4             0.02649    0.00086703           0.025583    0.026426    0.027526
    preallocationTest/testIndexingWithVariable    16             0.13356      0.014525            0.11803     0.12716     0.15946
    preallocationTest/testIndexingOnLHS           13            0.073571     0.0073962           0.065024    0.073216    0.086889
    preallocationTest/testForLoop                  6             0.74768       0.03897            0.69934     0.75511     0.79957

Смотрите также

Введенный в R2017a

Была ли эта тема полезной?
Документация MATLAB
Поддержка