Question

我在Matlab中有一个21x2向量，如下所示：

A = [0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5;
     0   0   0   0   0   1   1   1   1   1   1   0   0   0   0   0   1   1   1   1   1]';

第一行中的每个元素对应于第二行中的0或1。我需要将0's和1's中的每一个视为块，以便我可以挑出元素，以便我有一个包含所有第一个元素的向量1阻止，然后另一个包含1块的所有 second 元素的向量，依此类推，直到我将所有元素分开。

所以例如vector1=[1.0 2.1]，vector2=[1.1 2.2]等等。

这是因为我需要对块之间的各个点进行平均，以便我可以例如avg_vector1，avg_vector2，avg_vector3 ......等等。

到目前为止，我一直在尝试编写一个循环来执行此操作，但我已经可以说它不会那么高效，并且可能每次都不起作用，因为我必须为每个{if设置j {1}}（见下文）和“j的数量”并没有真正固定，有时块可能更长，有时可能更短。

j=1;
for i=1:size(A,1)
 if A(i,2)==1
    if j==1 
        vector1(i)=A(i,1);
        j=j+1; %j is acting as a counter for the "size" of the block of 0's and 1's
    if j==2
        vector2(i)=A(i,1);
    **incomplete**

有谁知道如何更优雅和简单地做到这一点？

由于

Answer 1

（希望）正确的版本：

M = logical(A(:, 2));
is_start = [M(1); ~M(1:end-1) & M(2:end)];
is_start = is_start(M); 
A_valid = A(M, 1);
group_idx = cumsum(is_start); 
group_start_idx = find(is_start);
sub_idx = (1:numel(is_start))' - group_start_idx(group_idx)+1;
means = accumarray(sub_idx, A_valid, [], @mean);

有一个稍微简洁的方法可以用一两个步骤来做到这一点，但这应该有效。

上课：更频繁地使用cumsum！

[删除原始错误答案]

for循环平均个别时间点Matlab

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