MATLAB使用两种不同的索引查找矩阵中列的平均值

我有一个

22007x3

矩阵，第3列有数据，第1列和第2列有两个单独的索引

例如

当第1列中的值与第2列中的值相同时，我需要找出第3列中的值的平均值，最后得出如下结果：

ans = 

    1   3   4.6667
    1   16  3.6667
    2   4   2
    2   11  2.3333

请记住，在我的数据中，第1列和第2列中的值出现的次数可能不同

我已经尝试过的两个选项是

meshgrid

/

accumarray

选项，使用两个不同的

unique

函数和一个3D阵列：

[U, ix, iu] = unique(x(:, 1));
[U2,ix2,iu2] = unique(x(:,2));
[c, r, j] = meshgrid((1:size(x(:, 1), 2)), iu, iu2);
totals = accumarray([r(:), c(:), j(:)], x(:), [], @nanmean);

这就给了我：

??? Maximum variable size allowed by the program is exceeded.

Error in ==> meshgrid at 60
    xx = xx(ones(ny,1),:,ones(nz,1));

还有循环选项

for i=1:size(x,1)
    if x(i,2)== x(i+1,2);
        totals(i,:)=accumarray(x(:,1),x(:,3),[],@nanmean);
    end
end

这显然是非常非常错误的，尤其是因为

x（i+1,2）

位

---

我也在考虑根据第1列中的值出现的次数创建单独的矩阵，但这将是一个漫长而低效的过程，因此我不愿意走这条路。

在前两列上使用一个

唯一（…，'rows'）

，然后只累加第三列（总是只有在真正发生累积的情况下才进行累积的最佳方法，从而避免索引，即可以使用

unX

重新附加的前两列）：

---

使用

唯一（…，'rows'）

对前两列进行分组，然后仅累加第三列（始终是仅在实际发生累加时累加的最佳方法，从而避免索引，即前两列，您可以使用

unX

重新附加索引）：

---

这是使用稀疏矩阵数学的理想机会

x = [ 1 2 5;
      1 2 7;
      2 4 6;
      3 4 6;
      1 4 8;
      2 4 8;
      1 1 10]; % for example

SM = sparse(x(:,1),x(:,2), x(:,3); 
disp(SM)

结果:

(1,1)   10
(1,2)   12
(1,4)    8
(2,4)   14
(3,6)    7

(1,1)   1
(1,2)   2
(1,4)   1
(2,4)   2
(3,6)   1

如您所见，我们一次性完成了“将相同的指数累积到相同的容器中”。现在您需要知道您拥有多少元素：

NE = sparse(x(:,1), x(:,2), ones(size(x(:,1))));
disp(NE);

结果:

(1,1)   10
(1,2)   12
(1,4)    8
(2,4)   14
(3,6)    7

(1,1)   1
(1,2)   2
(1,4)   1
(2,4)   2
(3,6)   1

最后，将一个除以另一个以获得平均值（仅使用具有值的元素）：

如果然后

disp（matrixMean）

，则

(1,1)    10
(1,2)     6
(1,4)     8
(2,4)     7
(3,6)     7

如果您希望以不同的方式访问各个元素，那么在计算SM和NE之后，您可以执行以下操作

[i j n] = find(NE);
matrixMean = SM(i,j)./NE(i,j);
disp([i(:) j(:) nonzeros(matrixMean)]);

---

这是使用稀疏矩阵数学的理想机会

x = [ 1 2 5;
      1 2 7;
      2 4 6;
      3 4 6;
      1 4 8;
      2 4 8;
      1 1 10]; % for example

SM = sparse(x(:,1),x(:,2), x(:,3); 
disp(SM)

结果:

(1,1)   10
(1,2)   12
(1,4)    8
(2,4)   14
(3,6)    7

(1,1)   1
(1,2)   2
(1,4)   1
(2,4)   2
(3,6)   1

如您所见，我们一次性完成了“将相同的指数累积到相同的容器中”。现在您需要知道您拥有多少元素：

NE = sparse(x(:,1), x(:,2), ones(size(x(:,1))));
disp(NE);

结果:

(1,1)   10
(1,2)   12
(1,4)    8
(2,4)   14
(3,6)    7

(1,1)   1
(1,2)   2
(1,4)   1
(2,4)   2
(3,6)   1

最后，将一个除以另一个以获得平均值（仅使用具有值的元素）：

如果然后

disp（matrixMean）

，则

(1,1)    10
(1,2)     6
(1,4)     8
(2,4)     7
(3,6)     7

如果您希望以不同的方式访问各个元素，那么在计算SM和NE之后，您可以执行以下操作

[i j n] = find(NE);
matrixMean = SM(i,j)./NE(i,j);
disp([i(:) j(:) nonzeros(matrixMean)]);

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这应该与Eitan对你上一个问题的回答一致（即，当你想混合这两个问题时）：就是这样！谢谢Oleg！这应该与Eitan对你上一个问题的回答一致（即，当你想混合这两个问题时）：就是这样！谢谢Oleg！