在大数据下应避免使用str2double

在使用MATLAB时应尽可能的避免使用for，取而代之的是向量运算或矩阵运算，然而有些MATLAB自带的函数竟也使用了for，如str2double。

最近大量使用了和日期、字符串相关的函数，但在转换成数字型数据时发现性能非常不理想。

经测试，假设加载1990年4季度至2016年4季度之间，共1000只不同的证券，每条数据均有一个相应的日期值，类型为字符串，格式为yyyymmdd，加载进内存后定义变量date，为一大小为6399000个元素的cell类型的变量：

>> whos date
  Name            Size                Bytes  Class    Attributes

  date      6399000x1             819072000  cell               

若将其转为数字，我们想到了使用str2double：

>> tic,str2double(date);toc
Elapsed time is 251.319729 seconds.

运行时间为251秒。

查看源码，竟使用了for，故需对其进行优化，由于每个元素均有固定的格式，为yyyymmdd的日期格式，故可作如下优化：

>> tic,(char(date)-48)*[1e7;1e6;1e5;1e4;1e3;1e2;1e1;1e0];toc
Elapsed time is 1.667178 seconds.

发现优化后运行时间为2秒不到。

可见MATLAB中向量运算的性能是非常高的。

非常大公无私的精神值得学习