Question

我有两个相同大小的矩阵。

First matrix: weights 800 x 1250
Second matrix: country_code 800 x 1250

每列都是观察。

我想要做的是根据country_code对权重矩阵中的每一列求和。下面的例子可以更好地解释

Weight                          country_code

 20   25  30  15  20        12   12  12  12  12
 40   10  20  5   10        10   10  10  10  10
 10   35  25  50  40        5    5   5   5   5
 30   30  25  30  30        12   12  12  12  12

List of Country Codes      Result Matrix    
 5                         10   35  25  50  40                       
 10                        40   10  20  5   10                 
 12                        50   55  55  45  50

我的代码如下，但没有给出正确的答案。

int_ccy - is the number of unique country codes
ccy - is a vector of the unique country codes

 for t = 1 : int_ccy
    wgts(t, :) = nansum(Weight(country_code==ccy(t, 1), :));    
 end

Answer 1

由于country_code的所有列都相等，因此可以使用矩阵乘法在一行中完成。

让

Weight       = [ 20   25  30  15  20        
                 40   10  20  5   10        
                 10   35  25  50  40        
                 30   30  25  30  30 ];
country_code = [ 12   12  12  12  12
                 10   10  10  10  10
                 5    5   5   5   5
                 12   12  12  12  12 ];

然后

Result = bsxfun(@eq, country_code(:,1).', unique(country_code(:,1))) * Weight;

Answer 2

以下应该可以解决问题，虽然使用逻辑索引（我认为）这是一种更好的方法，但是我无法回想起它：

for t = 1 : int_ccy;
    wgts(t,:) = sum(weight .* (country_code == ccy(t, 1)), 1);    
end

Answer 3

这是一种矢量化方法：

%%\ Sample Variables
Weight=[20 25 30 15 20; 40 10 20 5 10; 10 35 25 50 40; 30 30 25 30 30];
country_code=repmat([12;10;5;12],1,4)
list=[5;10;12];

%%\ Sum each column in the weights matrix based on the country_code
[~, countrylines, ~]=intersect(country_code,list)
sum(Weight(countrylines,:),1)

基于另一个矩阵求矩阵列

3 个答案: