Question

假设我有矢量：

 y = [1 1.01 1.02 1.03 2 2.01 2.02 3 3.01 3.02 3.03];
 c = [0 0    0    0    1 1    1    2 2    2    2   ];

是否有矢量化方式来获取“分组均值”，即y的每个唯一值的c的平均值？（这是一个简化的例子;我有类似的东西，但矢量大小是数千，而且有数百个c的值）

我可以在for循环中完成它，只是想知道它是否可以被矢量化。这是我的for循环实现：

function [my,mc] = groupmean(y,c)
my = [];
mc = [];
for ci = unique(c)'
    mc(end+1) = ci;
    my(end+1) = mean(y(c==ci));
end

Answer 1

简短回答：

>> y = [1 1.01 1.02 1.03 2 2.01 2.02 3 3.01 3.02 3.03];
>> c = [0 0    0    0    1 1    1    2 2    2    2   ];
>> groupmeans = accumarray(c'+1,y',[],@mean)
groupmeans =
        1.015
         2.01
        3.015

要解释上述内容：accumarray有点神秘，但非常有用，值得了解（并且非常快）。第一个输入是一个向量（它们需要是列向量，这就是为什么它是c'和y'）对第二个输入向量的行进行分组。元素需要是正整数（由于某种原因），这就是我为c'添加1的原因。最后一个输入是函数的句柄，该函数作为累加器应用于y中的每组值。

希望有道理！如果没有，doc accumarray：）

Matlab：“分组意味着”

1 个答案: