Matlab 对于命令+；你需要一些提示吗

我有一个矩阵

a

，它有三列：每日日期、价格和小时数-都是相同大小的向量-一天中有多个与小时数相关的价格

样本数据如下：

A_dates =          A_hours=        A_prices=
[20080902         [9.698           [24.09
20080902          9.891             24.59
200080902         10.251            24.60 
20080903          9.584             25.63
200080903         10.45             24.96
200080903         12.12             24.78
200080904          12.95            26.98 
20080904           13.569           26.78
20080904]          14.589]          25.41]

• 请记住，我有大约两年的每日数据，每天大约有10000个价格，几乎涵盖每天上午9:30到下午16:00的每分钟。实际上，我的初始数据集时间是以毫秒为单位的。然后我把毫秒换算成小时。我有一些时间，比如14.589，用3种不同的价格重复了三次。因此，我做了以下工作：
  时间=[A_日期、A_小时、A_价格]； [timeinhr，price]=合并者（时间，A_价格，'mean'）；其中timeinhr是向量A_日期和A_小时

平均价格是14.589小时。 然后，对于0.25.50.75和整数小时的任何缺失小时，我希望进行插值

对于每个日期，重复几个小时，我需要线性插值一些“通缉”小时没有的价格。但是，如果我的时间在我的专栏中重复，我当然不能使用interp1命令，因为我有好几天的时间。那么说：

%# here I want hours in 0.25unit increments (like 9.5hrs)
new_timeinhr = 0:0.25:max(A_hours));

day_hour = rem(new_timeinhour, 24);

%# Here I want only prices between 9.5hours and 16hours
new_timeinhr( day_hour <= 9.2 | day_hour >= 16.1 ) = [];  

我的错误是：

在赋值A（I）=B中，B和I中的元素数必须相同。

---

如何将

int\u prices（j）

写入堆栈？

我想我可以这样解决：

new_timeinhr = 0:0.25:max(A(:,2));
day_hour = rem(new_timeinhr, 24);
new_timeinhr( day_hour <= 9.4 | day_hour >= 16.1 ) = [];

days=unique(data(:,1));
P=[];
for j=1:length(days);
    condition=A(:,1)==days(j);
    intprices = interp1(A(condition,2), A(condition,3), new_timeinhr);
    P=vertcat(P,intprices');
end;

new_timeinhr=0:0.25:max（A（：，2））；
日小时=rem（新时间，24）；
新时长（日时=16.1）=[]；
天数=唯一（数据（：，1））；
P=[]；
对于j=1：长度（天）；
条件=A（：，1）=天（j）；
intprices=interp1（条件2），条件3，新时间；
P=垂直猫（P，intprices'）；
终止

我想我可以这样解决这个问题：

new_timeinhr = 0:0.25:max(A(:,2));
day_hour = rem(new_timeinhr, 24);
new_timeinhr( day_hour <= 9.4 | day_hour >= 16.1 ) = [];

days=unique(data(:,1));
P=[];
for j=1:length(days);
    condition=A(:,1)==days(j);
    intprices = interp1(A(condition,2), A(condition,3), new_timeinhr);
    P=vertcat(P,intprices');
end;

new_timeinhr=0:0.25:max（A（：，2））；
日小时=rem（新时间，24）；
新时长（日时=16.1）=[]；
天数=唯一（数据（：，1））；
P=[]；
对于j=1：长度（天）；
条件=A（：，1）=天（j）；
intprices=interp1（条件2），条件3，新时间；
P=垂直猫（P，intprices'）；
终止

我建议将输入转换为单一单调时间值。使用MATLAB

datenum

格式，将一天表示为1。这样做有很多好处：可以获得内置的MATLAB时间/日期函数，可以通过

datetick

获得格式良好的日期/时间打印标签，插值也可以正常工作。如果没有测试数据，我无法测试这段代码，但这里是总体思路

根据日期存储为20080902（我假设为yyyymmdd）的新信息，我更新了初始转换代码。另外，由于A的布局会引起混乱，我将把A的列称为向量

A\u prices

，

A\u hours

，和

A\u dates

% This datenum vector matches A.  I'm assuming they're already sorted by date and time
At = datenum(num2str(A_dates), 'yyyymmdd') + datenum(0, 0, 0, A_hours, 0, 0);
incr = datenum(0, 0, 0, 0.25, 0, 0);  % 0.25 hour
t = (At(1):incr:At(end)).';       % Full timespan of dataset, in 0.25 hour increments

frac_hours = 24*(t - floor(t));        % Fractional hours into the day
t_business_day = t((frac_hours > 9.4) & (frac_hours < 16.1));  % Time vector only where you want it

P = interp1(At, A_prices, t_business_day);

%此datenum向量与A匹配。我假设它们已按日期和时间排序
At=datenum（num2str（A_dates），'yyyyymmdd'）+datenum（0,0,0,A_hours，0,0）；
incr=datenum（0,0,0,0.25,0,0）；%0.25小时
t=（在（1）：增量：在（结束））；%数据集的完整时间跨度，以0.25小时为增量
压裂时间=24*（t-地面（t））；%一天中的零碎时间
t_business_uday=t（（frac小时>9.4）和（frac小时<16.1））；%时间向量只在你想要的地方
P=interp1（At、A价格、t工作日）；

---

我重复一遍，因为没有测试数据，所以我不能测试代码。我强烈建议测试日期转换代码，使用

datestr

将datenum转换回可读日期。

我建议将输入转换为单一单调时间值。使用MATLAB

datenum

格式，该格式表示一天为1。这样做有很多好处：可以获得内置的MATLAB时间/日期函数，可以通过

datetick

获得格式良好的日期/时间打印标签，插值也可以正常工作。如果没有测试数据，我无法测试这段代码，但这里是总体思路

根据日期存储为20080902（我假设为yyyymmdd）的新信息，我更新了初始转换代码。另外，由于A的布局会引起混乱，我将把A的列称为向量

A\u prices

，

A\u hours

，和

A\u dates

% This datenum vector matches A.  I'm assuming they're already sorted by date and time
At = datenum(num2str(A_dates), 'yyyymmdd') + datenum(0, 0, 0, A_hours, 0, 0);
incr = datenum(0, 0, 0, 0.25, 0, 0);  % 0.25 hour
t = (At(1):incr:At(end)).';       % Full timespan of dataset, in 0.25 hour increments

frac_hours = 24*(t - floor(t));        % Fractional hours into the day
t_business_day = t((frac_hours > 9.4) & (frac_hours < 16.1));  % Time vector only where you want it

P = interp1(At, A_prices, t_business_day);

%此datenum向量与A匹配。我假设它们已按日期和时间排序
At=datenum（num2str（A_dates），'yyyyymmdd'）+datenum（0,0,0,A_hours，0,0）；
incr=datenum（0,0,0,0.25,0,0）；%0.25小时
t=（在（1）：增量：在（结束））；%数据集的完整时间跨度，以0.25小时为增量
压裂时间=24*（t-地面（t））；%一天中的零碎时间
营业日=营业日（营业时数>9.4）和营业时数<16.1%）%时间向量只在你想要的地方
P=interp1（At、A价格、t工作日）；

---

我重复一遍，因为没有测试数据，所以我不能测试代码。我强烈建议测试日期转换代码，使用

datestr

将日期从datenum转换回可读日期。

按照建议将天/小时转换为序列日期编号绝对是一种方法。基于他的代码（我已经投了赞成票），我在下面给出一个简单的例子

首先，我先创建一些类似于您描述的虚假数据（还有一些缺失的部分）：

%#三天，以1小时为增量
dt=datenum（num2str（（0:23）”，'2012-06-01%02d:00'），'yyyy-mm-dd-HH:mm'）；%
dt=[dt；dt+1；dt+2]；
%#每小时对应的价格数据
p=总和（兰特（尺寸（dt））-0.5）；
%#显示图
绘图（dt，p，'.-'，日期标记（'x'））
网格打开，xlabel（'日期/时间'），ylabel（'价格'）
%#让我们删除一些丢失的行
idx=（兰特（大小（dt））<0.1）；
暂停，绘图（dt（idx），p（idx），‘ro’），暂停
图例（{'prices'，'missing'}）
dt（idx）=[]；
p（idx）=[]；
%#矩阵与您的相同：天数、价格、时间
ymd=str2double（cellstr（datestr（dt，'yyyyymmdd'））；
hr=str2double（cellstr（datestr（dt，'HH'））；
A=[ymd p hr]；
%#清除除数据矩阵A之外的所有变量
clearvars-除A之外

下一个

%# convert days/hours to serial date number
dt = datenum(num2str(A(:,[1 3]),'%d %d'), 'yyyymmdd HH');

%# create a vector of 15 min increments
t_15min = (0:0.25:(24-0.25))';                  %#'
tt = datenum(0,0,0, t_15min,0,0);

%# offset serial date across all days
ymd = datenum(num2str(unique(A(:,1))), 'yyyymmdd');
tt = bsxfun(@plus, ymd', tt);                   %#'
tt = tt(:);

%# interpolate data at new datetimes
pp = interp1(dt, A(:,2), tt);

%# extract desired period of time from each day
idx = (9.5 <= t_15min & t_15min <= 16);
idx2 = bsxfun(@plus, find(idx), (0:numel(ymd)-1)*numel(t_15min));
P = pp(idx2(:));

%# plot interpolated data, and show extracted periods
figure, plot(tt, pp, '.-'), datetick('x'), hold on
plot([tt(idx2);nan(1,numel(ymd))], [pp(idx2);nan(1,numel(ymd))], 'r.-')
hold off, grid on, xlabel('Date/Time'), ylabel('Prices')
legend({'interpolated prices','period of 9:30 - 16:00'})