Question

我有两个数组：

OTPCORorder = [61,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,65,65,...]
AprefCOR = [1,3,1,1,1,1,1,1,1,1,2,3,3,2,...]

对于OTPCORorder中的每个元素，

在AprefCOR中有一个对应的元素。我想知道每组唯一OTPCORorder的数字1的百分比如下：

OTPCORorder1 = [61,62,65,...]
AprefCOR1 = [1,0.72,0,...]

我已经有了这个：

[OTPCORorder1,~,idx] = unique(OTPCORorder,'stable');
ANS = OTPCORorder1 = [61,62,65,...];

我曾经和＃34; accumarray＆＃34;但是我使用了＆＃34;意思是＆＃34;或＆＃34;总和＆＃34;这样的功能：

AprefCOR1 = accumarray(idx,AprefCOR,[],@mean).';

我只是想知道是否有一种方法可以使用它，但是＆＃34; prctile＆＃34;函数或任何其他函数，它给出了特定元素的百分比，例如＆＃34; 1＆＃34;在这种情况下。

非常感谢。

Answer 1

这可能是一种方法：

%// make all those non-zero values to zero
AprefCORmask = AprefCOR == 1;

%// you have done this
[OTPCORorder1,~,idx] = unique(OTPCORorder,'stable');

%// Find number of each unique values
counts = accumarray(idx,1);

%// Find number of ones for each unique value
sumVal = accumarray(idx,AprefCORmask);

%// find percentage of ones to get the results
perc = sumVal./counts

<强>结果：

<强>输入

OTPCORorder = [61,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,65,65];
AprefCOR = [1,3,1,1,1,1,1,1,1,1,2,3,3,2];

<强>输出：

perc =

1.0000
0.7273
     0

Answer 2

这是另一种不使用accumarray的方法。我认为它更具可读性：

>> list = unique(PCORorder);
>> counts_master = histc(PCORorder, list);
>> counts = histc(PCORorder(AprefCOR == 1), list);
>> perc = counts ./ counts_master

perc =

    1.0000    0.7273         0

上述代码的工作原理是我们首先在PCORorder中找到那些唯一的元素。完成此操作后，我们首先通过histc计算PCORorder中每个唯一值所属的元素数量，并使用这些精确列表进行计数。如果您正在使用更新版本的MATLAB，请使用histcounts代替...相同的语法。在PCORorder中找到每个值的元素总数后，我们只需计算与PCORorder AprefCOR == 1对应的元素数量，然后计算百分比，您只需将每个条目分开在此列表中，包含上一个列表中的元素总数。

它会为您提供与accumarray相同的结果，但开销更少。

Answer 3

您的方法有效，您只需要定义anonymous function要使用的accumarray。让value = 1为您要计算其百分比的值。然后

[~, ~, u] = unique(OTPCORorder); %// labels for unique values in OTPCORorder
result = accumarray(u(:), AprefCOR(:), [], @(x) mean(x==value)).';

作为替代方案，您可以按如下方式使用sparse。生成一个双行矩阵，即每列对应OTPCORorder中的一个可能值。第一行计算OTPCORorder中每个值在AprefCOR中具有所需值的次数;第二排记录了它没有多少次。

[~, ~, u] = unique(OTPCORorder);
s = full(sparse((AprefCOR==value)+1, u, 1));
result = s(2,:)./sum(s,1);

使用百分比函数与accumarray

3 个答案: