如何在Matlab中按列计算模式？

我在Matlab中有一个矩阵S，如下所示：

2   2   1   2
2   3   1   1
3   3   1   1
3   4   1   1
3   1   2   1
4   1   3   1
1   1   3   1

我想按列计算值的模式。我对任何列中紧跟在数字3之后的数字的频率感兴趣。例如，数字3在第一列中出现三次。我们第一次观察它，它后面跟着3，第二次它后面跟着3，第三次它后面跟着4。因此，在第一列中观察到的模式频率如下所示：

3-3: 66.66%
3-4: 33.33% 
3-1: 0%
3-2: 0%

---

这里有一种方法，找到3，然后看下面的数字

[i,j]=find(S==3);
k=i+1<=size(S,1);
T=S(sub2ind(size(S),i(k)+1,j(k))) %// the elements of S that are just below a 3
R=arrayfun(@(x) sum(T==x)./sum(k),1:max(S(:))).' %// get the number of probability of each digit

[i，j]=find（S==3）；
k=i+1我将以我能理解的方式重申你的问题陈述，我的解决方案将反映这个新的问题陈述

对于特定列，找到包含数字3的位置
查看这些位置正下方的行，并查看这些位置的值
获取这些值并汇总找到的事件总数
对所有列重复这些操作并更新计数，然后确定值的出现百分比
我们可以通过以下方式做到这一点：

A = [2   2   1   2
2   3   1   1
3   3   1   1
3   4   1   1
3   1   2   1
4   1   3   1
1   1   3   1]; %// Define your matrix
[row,col] = find(A(1:end-1,:) == 3);
vals = A(sub2ind(size(A), row+1, col));
h = 100*accumarray(vals, 1) / numel(vals)

h =

          0
          0
    66.6667
    33.3333

让我们慢慢地浏览上面的代码。前几行定义了示例矩阵
A
。接下来，我们查看矩阵中除最后一行之外的所有行，并查看数字3的位置。我们跳过最后一行，因为我们想确保我们在矩阵的范围内。如果最后一行有一个数字3，那么如果我们试图检查最后一行下面的值，我们将有未定义的行为，因为那里什么都没有

一旦我们这样做了，我们就来看看矩阵中的那些值，它们比那些数字3低1行。我们经常帮助我们促进这一点。下一步，我们使用这些值并使用将它们汇总，然后通过汇总的总和将它们规格化为百分比

结果将是一个4元素数组，显示每个数字所遇到的百分比

为了再次检查，如果我们查看矩阵，我们会看到值3跟随其他值3，总共4次-第一列，第3行，第4行，第二列，第2行和第三列，第6行。值4跟随值3两次：第一列，第6行，第二列，第3行

总的来说，我们计算了6个数字，因此除以6，我们得到数字3的4/6或66.67%，数字4的2/6或33.33%。
如果我得到了正确的问题陈述，您可以使用基本上由两行组成的方法有效地实现这一点-

%// Input 2D matrix
S = [
    2   2   1   2
    2   3   1   1
    3   3   1   1
    3   4   1   1
    3   1   2   1
    4   1   3   1
    1   1   3   1]

Labels = [1:4]'; %//'# Label array

counts = histc(S([false(1,size(S,2)) ; S(1:end-1,:) == 3]),Labels)
Percentages = 100*counts./sum(counts)


验证/呈现结果
下一步列出的显示输出结果的样式将用于可读性良好的数据格式

风格#1

>> table(Labels,Percentages)
ans = 
    Labels    Percentages
    ______    ___________
    1              0     
    2              0     
    3         66.667     
    4         33.333     

风格#2

您可以执行一些奇特的字符串操作，以更具“代表性”的方式显示结果-

风格#3

如果您想根据问题“预期输出”部分中列出的百分比以降序排序的方式显示它们，您可以使用
sort
-

>> [Percentages,idx] = sort(Percentages,'descend');
>> Labels_3 = strcat('3-',cellstr(num2str(Labels(idx)','%1d')'));
>> table(Labels_3,Percentages)
ans = 
    Labels_3    Percentages
    ________    ___________
    '3-3'       66.667     
    '3-4'       33.333     
    '3-1'            0     
    '3-2'            0   


奖励材料：查找所有案例的频率（计数）
现在，假设您想对
1
、
2
和
4
重复此过程，即分别查找
1
、
2
和
4
之后的事件。在这种情况下，您可以对所有情况重复上述步骤，对于相同情况，您可以使用
arrayfun
-

%// Get counts
C = cell2mat(arrayfun(@(n) histc(S([false(1,size(S,2)) ; S(1:end-1,:) == n]),...
    1:4),1:4,'Uni',0))

%// Get percentages
Percentages = 100*bsxfun(@rdivide, C, sum(C,1))

给我们-

Percentages =
   90.9091   20.0000         0  100.0000
    9.0909   20.0000         0         0
         0   60.0000   66.6667         0
         0         0   33.3333         0

     

因此，在
百分比
中，第一列是
[1,2,3,4]
的计数，这些计数发生在输入矩阵中某个地方出现
1
之后。例如，在输入矩阵中查找
3
之后的元素时，可以看到
百分比的
列-3
就是示例输出中的元素。
要生成输出，可以使用

如果要独立计算每列的频率：

S = [2   2   1   2
     2   3   1   1
     3   3   1   1
     3   4   1   1
     3   1   2   1
     4   1   3   1
     1   1   3   1];                                    %// data: matrix
N = 3;                                                  %// data: number
r = max(S(:));
[R, C] = size(S);
[ii, jj] = find(S(1:end-1,:)==N);                       %// step 1
count = full(sparse(S(ii+1+(jj-1)*R), jj, 1, r, C));    %// step 2
result = bsxfun(@rdivide, count, sum(S(1:end-1,:)==N)); %// step 3

这项工作如下：

首先用于确定除最后一行以外的
S
中出现的
N
的行和列索引
步骤1索引正下方的条目中的值在变量
count
中为每列累加。为此目的使用了非常方便的功能。请注意，这将使用into
S
为了获得每列的频率，
count
除以每列中出现的
N
的次数
本例中的结果是

result =
         0         0         0       NaN
         0         0         0       NaN
    0.6667    0.5000    1.0000       NaN
    0.3333    0.5000         0       NaN

请注意，最后一列正确地包含
NaN
s，因为该列未定义查找模式的频率。
我不理解您的问题陈述。您能告诉我们您是如何计算这些值的吗？上面提供的百分比是假设的，与特定矩阵S中的确切百分比不一致。我们的想法是找出1/2/3/4在矩阵的列中跟在数字3后面的次数。好吧，我还是不明白。你需要帮我把它分解一下。想象一下，我是一个5岁的孩子。让我们看一下第一栏。是否要计算数字3后面的1、2、3或4的值的倍数？正如我所说，举例计算有助于理解你的观点。还有，这些百分比意味着什么？谢谢你的提问。在第一列中，数字3出现三次。我们第一次观察它，它后面跟着3，第二次它后面跟着3，第三次它后面跟着4。因此，在第一列中观察到的模式频率看起来像3-3:66.66%和3-4:33.33%，而没有观察到3-1:0%和3-2:0%的组合。对于SO社区：
S = [2   2   1   2
     2   3   1   1
     3   3   1   1
     3   4   1   1
     3   1   2   1
     4   1   3   1
     1   1   3   1];                                    %// data: matrix
N = 3;                                                  %// data: number
r = max(S(:));
[R, C] = size(S);
[ii, jj] = find(S(1:end-1,:)==N);                       %// step 1
count = full(sparse(S(ii+1+(jj-1)*R), jj, 1, r, C));    %// step 2
result = bsxfun(@rdivide, count, sum(S(1:end-1,:)==N)); %// step 3

result =
         0         0         0       NaN
         0         0         0       NaN
    0.6667    0.5000    1.0000       NaN
    0.3333    0.5000         0       NaN