m = 1..10000000 $ 1000000:10
n = -200
// 可以参考以下几种实现，其中 4 性能最高
timer{index = til(m.rows()).drop(n); m[index,]}
timer iif(n>0, m[n:,], m[:(m.rows()+n),])
timer m.transpose().drop(n).transpose()
timer eachLeft(def(x,y): x.drop(y), m, n);
2 个回答
测试脚本
// 生成一个10列，100万行的矩阵
cols = 10
rows = 1000000
m = 1..(cols*rows)$rows:cols
// 删去的行数为从结尾开始的200行
n = -2
// 方案一： slice by index
timer{ index = til(m.rows()).drop(n); m[index,]}
// 方案二：iif
timer iif(n>0, m[n:,], m[:(m.rows()+n),])
// 方案三： transpose 两次 + drop
timer m.transpose().drop(n).transpose()
// 方案四：eachLeft + drop
timer eachLeft(def(x,y): x.drop(y), m, n);
测试环境
本地windows机器，2.00.11 dolphindb，workerNum=4，maxMemSize=32
测试数据
耗时统计方法 timer 统计计算执行的耗时
- 方案一,耗时（ms）:15.03
- 方案二,耗时（ms）:36
- 方案三,耗时（ms）:138.04
- 方案四,耗时（ms）:11.03