类的示例代码：classdeftestclsmethodsfunctionsayhello(~)disp('Hello!')endendend现在，如果我调用该方法parfor如下A=testcls;parforii=1:4A.sayhello()endMLINT告诉我一个有关使用的性能问题A在循环：整个数组或结构“OBJ”是广播变量。这可能会导致不必要的沟通开销。我可以使用匿名函数来抑制此消息：A=testcls;f=@A.sayhello;parforii=1:4f()end但是我的问题是，无论如何都会对此有所帮助？有没有更好的方法来调用方法parfor?那么，如果我要设置该功能的输入/输

本帖引用:[1]http://www.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/278243“使C++对象在mex调用之间持久化，并且健壮。”[2]MATLABparforandC++classmexwrappers(copyconstructorrequired?)“MATLABparfor和C++类mex包装器(需要复制构造函数？)”我成功地实现了一个Matlab/C++接口(interface)，基于[1]上提出的方法。无论如何，我在尝试将系统与Matlab并行计算一起使用时遇到了麻烦。在MEX接口(interface)

最近在用MATLAB做工作空间计算，for循环次数较多，运算非常慢，同学说可以使用并行计算，于是尝试，大开眼界。一、使用方法参考文章：Matlab并行计算（新手）_a99h的博客-CSDN博客在较新版本的matlab中，不需要使用p=parpool(n)来手动开启线程池，操作变得更简单。1.首先，设置线程数量（注：MATLAB2023a已经不需要设置线程数量了，这一步可以直接跳过）在任务管理器中查看cpu的线程数量：按ctrl+shift+esc打开任务管理器，点击性能->cpu 在折线图那里右键将图形更改为逻辑处理器，就可以看到cpu每个线程的利用率；我的电脑是12核20线程，因此有20个小

我正在寻找MATLABparforforPython(Scipy、Numpy)的明确答案。有没有类似parfor的解决方案？如果不是，创建一个的复杂性是什么？更新:这是我需要加速的典型数值计算代码importnumpyasnpN=2000output=np.zeros([N,N])foriinrange(N):forjinrange(N):output[i,j]=HeavyComputationThatIsThreadSafe(i,j)一个重计算函数的例子是:importscipy.optimizedefHeavyComputationThatIsThreadSafe(i,j):n=i