Question

我有一个1x24的矩阵。在每个单元格内是另一个单列的矩阵。但是，列长度从一个矩阵变为另一个矩阵。有没有办法平均每个矩阵的第一行，并输出到一个新的矩阵，其中第一个单元格是所有矩阵第一个单元格的平均值？然后第二个和第三个一直到最后？

到目前为止，这是我的脚本。你可以看到我创建了一个矩阵。现在我想平均它们（在我插入它们之后）。

hdfs

如果我点击yi变量，我会看到一行。在每个单元格中，还有另一个矩阵。第一个矩阵是10014x1，第二个矩阵是10084x1。我只关心前10,001个元素，尽管矩阵的长度不同。我只想从每个矩阵平均前10,000个元素。因此，行1从每个矩阵等平均，第2行，等等，都在10001x1的单个矩阵中

编辑：代码使用rayreng

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clear
clc

k = cell(1,24);
for k=1:24
   data{k} = xlsread('C:\data.xlsx',['PKA', num2str(k)]);
end


for i=1:24
xfinal{i}=data{1,i}(end,1);
xi{i}=0:0.001:xfinal{i};
xi{i}=transpose(xi{i});

x{i}=data{1,i}(:,1);
y{i}=data{1,i}(:,4);

yi{i} = interp1(x{i},y{i},xi{i});

xf{i}=xi{i};
xf{i}=(1:10001);

yi{i} = interp1(x{i},y{i},xi{i});

yf{i}=yi{i};
yf{i}=(1:10001);
end

Answer 1

不幸的是，因为你有一个数据的单元格数组，其中每个单元格具有不同的行长度，你别无选择，只能遍历每个单元格。更复杂的是，您希望找到要存储在输出数组中的所有单元格数组的每个位置i的平均值，以使Y(i)包含所需的平均值。天真的，你必须使用双for循环，但我可以推荐，因为你保证有10001个元素，并且在内存中相对便宜，只需使用一个for循环并创建一个长度为10001个元素的新矩阵，列总数为单元格总数。然后，您将提取单元格数组中每列的前10001个元素，并将其放在输出矩阵中的相应列中。一旦你这样做，只需在每一行中分别平均：

Y = zeros(10001, numel(data));
for ii = 1 : numel(data)
    Y(:, ii) = yi{ii}(1 : 10001);
end

Ymean = mean(Y, 2);

Y将包含大小为10001 x 24的矩阵，因此我们会逐行调用mean并将Y转换为10001 x 1列向量存储存储在i中的所有单元格数组的每个位置Ymean的平均值。

最后，您希望绘制一个误差条形图，您希望计算矩阵Y的每列的标准偏差。因此，您需要找到每行的标准偏差，然后将其与[errorbar]（http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/errorbar.html）函数一起使用。具体而言，根据您x的{{1}}坐标，0以10为步长，0.001坐标为每行的平均值对于y，误差条将是Y每行的标准偏差，因此绘制的误差条将是以每个平均点为中心的标准偏差的两倍。

因此：

这个数字会相当聚集，因为你有10000点需要处理。相反，尝试二次取样并可能显示101点，以便了解您的可视化效果：

Y = zeros(10001, numel(data));
for ii = 1 : numel(data)
    Y(:, ii) = yi{ii}(1 : 10001);
end

Ymean = mean(Y, 2);
Ystd = std(Y, [], 2);

errorbar(0 : 0.001 : 10, Ymean, Ystd);

通常，您可以为每个点之间的所需间距设置变量，然后对errorbar(0 : 0.1 : 10, Ymean(1 : 100 : 10001), Ystd(1 : 100 : 10001));和x轴进行子采样，以及每个误差条的长度以完成所有操作

第一行代码定义了采样间隔，然后我们定义了从1到10001的向量，线性增加sampling_interval = 200; pts = 1 : sampling_interval : 10001; x = 0 : 0.001 : 10; x = x(pts); errorbar(x, Ymean(pts), Ystd(pts));量。然后，我们为sampling_interval轴创建等效值，最后绘制所有内容。

插值后的平均矩阵值

1 个答案: