Matlab:；分组平均值；

假设我有向量：

 y = [1 1.01 1.02 1.03 2 2.01 2.02 3 3.01 3.02 3.03];
 c = [0 0    0    0    1 1    1    2 2    2    2   ];

是否有一种矢量化的方法来获得“分组平均值”，即对于

c

的每个唯一值，

y

的平均值？（这是一个简化的例子；我有一些类似的东西，但向量大小是以千为单位的，有数百个c值）

我可以在for循环中完成它，只是想知道它是否可以矢量化。下面是我的for循环实现：

function [my,mc] = groupmean(y,c)
my = [];
mc = [];
for ci = unique(c)'
    mc(end+1) = ci;
    my(end+1) = mean(y(c==ci));
end

简短答复:

>> y = [1 1.01 1.02 1.03 2 2.01 2.02 3 3.01 3.02 3.03];
>> c = [0 0    0    0    1 1    1    2 2    2    2   ];
>> groupmeans = accumarray(c'+1,y',[],@mean)
groupmeans =
        1.015
         2.01
        3.015

要解释以上内容：

accumarray

有点神秘，但非常有用，值得了解（而且非常快）。第一个输入是一个向量（它们必须是列向量，这就是为什么将第二个输入向量的行分组为

c'

和

y'

）。元素必须是正整数（出于某种原因），这就是为什么我在

c'

中添加了1。最后一个输入是一个函数的句柄，该函数作为累加器应用于y中的每组值

---

希望这有意义！如果没有，

doc Accumaray

：）

酷！谢谢看起来我还可以使用从

unique

返回的索引作为accumarray的第一个参数（例如，如果我的唯一值不是连续整数）@JasonS:或使用stats Toolbox中的

grp2idx

，或使用文件交换中的consolidator。@Jonas:谢谢你的建议。不是针对你的咆哮：我讨厌Mathworks将有用的小函数放在自动点菜工具箱中的方式。我的公司买不起一堆工具箱的浮动许可证，这样我们就可以使用这种功能；许可机制是昂贵的，并且许可证只有在你作为一个整体退出该计划后才能发布。（结束咆哮）@JasonS：幸运的是，这些小功能通常可以相对容易地实现，而且像

woodchips

这样的好人倾向于为我们做这些事情，并将他们的代码放到文件交换中。