Question

我有一些功能代码，我试图通过消除for循环来加快速度。

我有一组x，y对的数据作为两个向量，因此x（k）和y（k）形成一对。我也有一组bin边（xe）。对于每个bin j，在该bin中存在一组x值，由xe（j）＆lt; = x（k）＆lt; XE（J + 1）。对于每个bin，我想找到该bin中所有y（k）与x（k）的平均值和标准差。

完成此任务的MATLAB代码如下：

[meany, standardeviation] = ystatsvsx (xdata, ydata, xe)

meany = zeros([size(ydata,1) (length(xe)-1)]);
standarddeviation = meany;   
[numx,bin] = histc(xdata, xe);
for j = 1:(length(xe) - 1)
   inds = bin == j;
   meany(j) = mean(ydata(inds));
   standarddeviation(j) = std(ydata(inds));
end

当xe很大时，此功能变慢。有没有人有任何关于如何矢量化此代码以消除for循环的建议？给定箱（numx）中的数据点数是可变的。

一个警告：长度（xe）*长度（xdata）在这些情况下非常大（长度（xdata）总是远大于长度（xe）），因此不可能使用repmat来创建长度（ xe）x length（xdata）矩阵。

Answer 1

您可以使用accumarray来执行此操作。尝试类似的东西：

meany = accumarray(bin(:),ydata(:),[],@mean);
standarddeviation = accumarray(bin(:),ydata(:),[],@std);

MATLAB：使用矢量化查找已排序数据的统计信息

1 个答案: