Exponenta Banner

sampleSummary

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

Составьте таблицу итоговой статистики от MeasurementResult массив

расширьте все на странице

Синтаксис

T = sampleSummary(R)

Описание

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

Входные параметры

развернуть все

Массив результатов от выполнения измерения экспериментирует на тестовом наборе в виде MeasurementResult массив.

Выходные аргументы

развернуть все

Демонстрационные сводные данные измерения, возвращенные как таблица. Таблица содержит следующие столбцы: NameSampleSize среднее значениеСтандартное отклонениеminмедиана, и Max.

Примеры

развернуть все

Открыть скрипт

В вашей текущей рабочей папке создайте основанный на классах тест, preallocationTest.m, это 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

Документация MATLAB

Поддержка