Matlab 矩阵中每24个元素的总和

我有一个3D矩阵（70x51x8760）（经度x纬度x时间，单位为小时），我想要每个24（元素）小时的总和。我的新矩阵将具有此尺寸（70x51x365）

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有什么想法吗？

将

重塑成第四维度，

求和

变成第三维度，

挤压

：

B = squeeze( sum(reshape(A, size(A,1),size(A,2),24,[]), 3));

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重塑

为第四维度，

求和

为第三维度，

挤压

：

B = squeeze( sum(reshape(A, size(A,1),size(A,2),24,[]), 3));

---

如果你遇到第三维度不能被24整除的情况，你可以这样做：

n = 24;
subs = ceil((1:size(A,3))/n)

for ii = 1:size(A, 1)
    for jj = 1:size(A,2)

        result(ii,jj,:) = accumarray(subs', squeeze(A(ii,jj,:)));

    end
end

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如果你遇到第三维度不能被24整除的情况，你可以这样做：

n = 24;
subs = ceil((1:size(A,3))/n)

for ii = 1:size(A, 1)
    for jj = 1:size(A,2)

        result(ii,jj,:) = accumarray(subs', squeeze(A(ii,jj,:)));

    end
end

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值得一提的是，以下是For循环版本：

A = rand(70,51,8760);  % sample data 3D matrix
n = 24;                % group every n-pages and sum across the 3rd dimension

% calculate starting indices
sz = size(A);
ind = 1:n:sz(3);

% compute the sums in each group of pages
B = zeros(sz(1),sz(2),numel(ind));
for k=1:numel(ind)
    B(:,:,k) = sum(A(:,:,ind(k):ind(k)+n-1), 3);
end

以上假设

大小（A，3）

可以被

n

平均整除。当然，如果不是这样的话，可以通过像以前一样处理第一个

fix（大小（A，3）/n）*n

切片，然后使用最后一次迭代处理剩余页面来调整

---

您可以将上述代码与以下代码进行比较：

（在我的测试中，这比for循环快，但相差不大）

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我还成功地将矢量化完全整合到一个调用中：

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（警告：此版本占用大量内存，更不用说比其他解决方案慢得多）

值得一提的是，以下是For-loop版本：

A = rand(70,51,8760);  % sample data 3D matrix
n = 24;                % group every n-pages and sum across the 3rd dimension

% calculate starting indices
sz = size(A);
ind = 1:n:sz(3);

% compute the sums in each group of pages
B = zeros(sz(1),sz(2),numel(ind));
for k=1:numel(ind)
    B(:,:,k) = sum(A(:,:,ind(k):ind(k)+n-1), 3);
end

以上假设

大小（A，3）

可以被

n

平均整除。当然，如果不是这样的话，可以通过像以前一样处理第一个

fix（大小（A，3）/n）*n

切片，然后使用最后一次迭代处理剩余页面来调整

---

您可以将上述代码与以下代码进行比较：

（在我的测试中，这比for循环快，但相差不大）

---

我还成功地将矢量化完全整合到一个调用中：

---

（警告：此版本是内存密集型的，更不用说比其他解决方案慢得多）

或：

重塑（A，size（A，1），size（A，2），[]，24）

用于自动确定第三维度。此外，我将使用

置换（…，[1 2 4 3]）

而不是

挤压

来摆脱单一维度（我的意思是明确的更好）顺便说一句，它应该是

重塑（A，大小（A，1），大小（A，2），24，[]）

（和罗迪版本的翻转相同）或者：

重塑（A，大小（A，1），大小（A，2），[]，24）

用于第三维的自动确定。我也会使用

置换（…[1 2 4 3]）

而不是

挤压

为了摆脱单一维度（我认为更明确），顺便说一句，它应该是

重塑（A，大小（A，1），大小（A，2），24，[]）

（对于Rody的版本也是如此）