Question

我希望有类似的东西：

Mu = mean(X);  % column-wise means
X(X == 0) = Mu(current_column);  % assign the mean value of the current column
                                 %   to the zero-element

但是，如何告诉MATLAB我想将当前列的平均值（即当前零值所在的列）分配给当前零值的矩阵条目？

Answer 1

这是一个矢量化解决方案，它比使用BSXFUN更快，并且不需要复制列方法数组。它只是为每个要修改的线性索引找到相应的列索引，然后使用该索引获得正确的列均值：

colMeans = mean(X);    %# Get the column means
index = find(X == 0);  %# Get the linear indices of the zero values
colIndex = ceil(index./size(X,1));  %# Get the column index for each linear index
X(index) = colMeans(colIndex);      %# Reassign zeroes with the column means

这是一个测试用例：

>> X = randi([0 1],5)  %# Generate a random matrix of zeroes and ones

X =

     0     1     0     1     0
     1     0     0     1     1
     0     1     0     1     0
     1     1     1     0     1
     0     1     0     0     1

>> colMeans = mean(X);
>> index = find(X == 0);
>> colIndex = ceil(index./size(X,1));
>> X(index) = colMeans(colIndex)

X =

    0.4000    1.0000    0.2000    1.0000    0.6000
    1.0000    0.8000    0.2000    1.0000    1.0000
    0.4000    1.0000    0.2000    1.0000    0.6000
    1.0000    1.0000    1.0000    0.6000    1.0000
    0.4000    1.0000    0.2000    0.6000    1.0000

Answer 2

您可以使数组的形状与包含逐列方式的X相同：

means = repmat(mean(X), [size(X,1) 1]);
X(X==0) = means(X==0);

[已编辑添加...]

或者，如果数组的显式扩展冒犯了你，你可以这样做：

X = bsxfun(@(x,y)(x+(x==0)*y), X, mean(X));

这对我来说有点“聪明”，但在我测试的单例中似乎快了约25％（1000x1000阵列，其中约10％是零）。

如何为矩阵的该列中的特定值指定列平均值？

2 个答案: