给我一个Profiler 工具箱和 Memory 工具箱的代码
时间: 2024-02-18 07:00:09 浏览: 31
下面是一个简单的使用 Profiler 工具箱进行性能分析的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 定义一个矩阵
A = rand(1000);
% 开始性能分析
profile on
% 进行矩阵乘法
B = A * A;
% 结束性能分析
profile off
% 生成性能分析报告
profile viewer
```
上述代码中,通过 `profile on` 开始进行性能分析,通过 `profile off` 结束性能分析,通过 `profile viewer` 自动生成性能分析报告。可以通过性能分析报告来查看矩阵乘法所占用的时间和内存等信息,以便进行代码优化。
下面是一个简单的使用 Memory 工具箱进行内存分析的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 定义一个矩阵
A = rand(1000);
% 开始内存分析
mem = memory;
mem_start = mem.MemUsedMATLAB;
% 进行矩阵乘法
B = A * A;
% 结束内存分析
mem = memory;
mem_end = mem.MemUsedMATLAB;
mem_diff = mem_end - mem_start;
% 输出内存使用情况
fprintf('矩阵乘法所占用的内存大小为 %d MB\n', mem_diff / 1024 / 1024);
```
上述代码中,通过 `memory` 获取 Matlab 当前的内存使用情况,通过 `mem.MemUsedMATLAB` 获取 Matlab 占用的内存大小,从而计算出矩阵乘法所占用的内存大小。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)