Matlab: "grouping mean"

Question

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   ];

是否有一种矢量化方法来获取“分组平均值”，即 c 每个唯一值的 y 平均值？ (这是一个简化的示例；我有类似的东西，但向量大小为数千个，并且 c 的值有数百个)

我可以在 for 循环中完成它，只是想知道它是否可以矢量化。这是我的 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

Answer 1

简短回答:

>> 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

解释一下上面的内容:accumarray 有点神秘，但是非常有用并且值得了解(而且非常快)。第一个输入是一个向量(它们必须是列向量，这就是为什么它是 c' 和 y')，用于对第二个输入向量的行进行分组。这些元素必须是正整数(出于某种原因)，这就是我在 c' 中添加 1 的原因。最后一个输入是函数的句柄，该函数作为累加器应用于 y 中的每组值。

希望这是有道理的!如果没有，doc Accumarray :)