在MATLAB中，如何将每100个数字的每一列矩阵分开

在MATLAB中，我有一个80000*20的矩阵。我想计算第1列（0-100）中前100个数字的平均值、最大值和最小值，第1列（101-200）中下一个（第二个）100个数字，第1列（201-300）中第三个100个数字，等等。所有列的模拟。我想我需要一种循环来分离矩阵，因为矩阵的维数很大。我该怎么做

例如： 矩阵：

A1 A2 A3 A4 A5

B1 B2 B3 B4 B5

C1 C2 C3 C4 C5

D1 D2 D3 D4 D5

E1 E2 E3 E4 E5

F1 F2 F3 F4 F5

然后我想要A1 B1 C1的平均值，最小值和最大值，以及D1 E1 F1的平均值，最小值和最大值。柱2（A2 B2 C2）和（D2 E2 F2）、3、4、5、6等的模拟

问候,

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Vincent

以下是两种可能解决方案的示例。一个使用循环。另一个将矩阵转换为单元格数组，使用

cellfun

对单元格数组执行操作，然后将答案转换回矩阵

%# Build random matrix X
T = 12;
N = 3;
X = randi(100, T, N);

%# Set the number of elements in each mean, min, and max calculation
K = 4;

%# Determine the number of groups
L = T / K;
if mod(L, 1) ~= 0; error('Number of rows not integer divisible by number of elements per group'); end

%# Loop based solution
Soln1 = nan(L, N);
for k = 1:K-1
    Soln1(k, :) = mean(X(k * K - K + 1:k * K, :));
end

%# Loop-less solution
CellOfMat = mat2cell(X, K * ones(L, 1), N);
Soln2 = cellfun(@mean, CellOfMat, 'UniformOutput', 0);
Soln2 = cell2mat(Soln2);

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我已经为上面示例中的

mean

函数完成了求解。在替换这些函数后，

max

和

min

的情况很简单。

这里有一个不使用单元格的替代无循环解决方案

% M is the 80000x20 matrix
rows_per_dataset = 100;
rows_in_solution = size(M,1)/rows_per_dataset;

% flatten out the matrix so each column is one dataset
M_grouped = reshape(M,rows_per_dataset,rows_in_solution*size(M,2));
means = mean(M_grouped);
means = reshape(means,rows_in_solution,size(M,2));
% the value in each row and column is the mean of the corresponding dataset
% in the original data

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但是，对于足够大的数据集，将数据复制到临时变量效率低下，基于循环的解决方案更好。

欢迎使用堆栈溢出。为了便于将来参考，在这里发布问题时，通常会发布一些代码，指示您已经尝试过的内容。如果你能记住这一点，对于未来，我们将不胜感激。Cheers.ps如果您觉得我的回答解决了您的问题，请单击旁边的勾号来标记所回答的问题。这非常有用，谢谢您的帮助！但事实上，对于大型矩阵，基于循环的解决方案可能更好。