Discussion :

[Mailf]

Bonjour,

Voici mon problème:
J'ai une matrice initiale (C) de la forme n lignes, 2 colonnes:

1	0.1
1	0.09
1	0.2
2	0.09
2	0.08
3	0.1
3	0.08
4	0.09
4	0.09

Je veux une matrice finale de la forme m lignes (autant que de valeurs discrètes dans la première colonne de la matrice initiale), 3 colonnes:

	Mean	Std	
1	0.13	0.0608276
2	0.085	0.00707107
3	0.09	0.0141421
4	0.09	0

En faisant des boucles, j'arrive à créer ma matrice mais ça prend un temps fou parce que ma matrice initiale est énorme (>10e6 valeurs)!

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Result=zeros(length(A),2);
Result(:,1)=A(:);
Result(:,2)=B(:);
C=sortrows(Result,1); %Matrice initiale dans mon post
 
i=0;j=0;k=0;l=0;
 
for(j=1:max(B(:,1)))
    for(i=1:length(B))
        if(B(i,1)==j)
            k=k+B(i,2);
            l=l+1;
            Std_k(l)=B(i,2);
        end
    end%for
    Result2(j,1)=j;
    %Result2(j,1) contient les différentes valeurs discretes
    Result2(j,2)=k/l;
    %Result2(j,2) contient la valeur moyenne
    Result2(isnan(Result2))=0;
    %Result2(j,3) contient l'écart-type
    Result2(j,3)=std(Std_k);
    k=0;
    l=0;
    Std_k=0;
end%for

Il doit bien y avoir une méthode moins bourrine et plus subtile pour faire ça en Matlab, mais je ne vois pas...

Merci d'avance!

Sébastien

[shaiHulud]

Bonjour,

Tu peux vectoriser un peu ton code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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data=[];
u= unique(B(:,1));
for v= (u(:)')
    idx= B(:,1)== v;
    data(end+1)= [v, mean(B(idx,2)),std(B(idx,2))];
end

[Jerome Briot]

Une solution en utilisant ACCUMARRAY :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C = [1	0.1
    1	0.09
    1	0.2
    2	0.09
    2	0.08
    3	0.1
    3	0.08
    4	0.09
    4	0.09];
 
uC1 = unique(C(:,1));
nuC1 = numel(uC1);
 
M = accumarray(C(:,1),C(:,2),[nuC1 1],@mean);
S = accumarray(C(:,1),C(:,2),[nuC1 1],@std);
 
[M S]

Si les valeurs de la première colonne sont dans l'intervalle [1 N] sans valeurs manquantes, le code ci-dessus se simplifie en :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C = [1	0.1
    1	0.09
    1	0.2
    2	0.09
    2	0.08
    3	0.1
    3	0.08
    4	0.09
    4	0.09];
 
nuC1 = max(C(:,1));
 
M = accumarray(C(:,1),C(:,2),[nuC1 1],@mean);
S = accumarray(C(:,1),C(:,2),[nuC1 1],@std);
 
[M S]

ou encore :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C = [1	0.1
    1	0.09
    1	0.2
    2	0.09
    2	0.08
    3	0.1
    3	0.08
    4	0.09
    4	0.09];
 
M = accumarray(C(:,1),C(:,2),[],@mean);
S = accumarray(C(:,1),C(:,2),[],@std);
 
[M S]

[Mailf]

Merci bcp.
Cette solution est fort élégante.

Comme tu l'as indiqué, mes matrices ne contiennent pas forcément des valeurs contigues, typ:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C = [1	0.1
    1	0.09
    1	0.2
    3	0.09
    3	0.08
    3	0.1
    7	0.08
    12	0.09
    12	0.09];

Dans ce cas, j'ai essayé tes différentes méthodes mais ça marche sur un exemple simple mais pas sur mes datas.
J'ai essayé de joindre mes datas dans un fichier mais c'est trop lourd...

[Jerome Briot]

Pourtant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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C = [1 0.1
1 0.09
1 0.2
3 0.09
3 0.08
3 0.1
7 0.08
12 0.09
12 0.09]
 
M = accumarray(C(:,1),C(:,2),[],@mean,NaN);
S = accumarray(C(:,1),C(:,2),[],@std,NaN);
 
idx = ~isnan(M);
 
X = [M(idx) S(idx)]

[Mailf]

Effectivement, ça fonctionne mais quand je teste les deux méthodes que j'avais codées, j'tombe sur des matrices de 20317 alors que là, M et S ont une taille de 20083...

J'vais voir ce que ça donne en représentant les data.
Il me reste encore à remplir la première colonne (les indices 1,2,3,7,9,11, etc.).

[Jerome Briot]

Il me reste encore à remplir la première colonne (les indices 1,2,3,7,9,11, etc.).

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

doc unique

[Mailf]

Bonjour,

Merci pour la résolution parfaite de ma question.
J'avoue que je n'aurais pas du tout pensé à cette solution avec accumarray.
C'est là un bel exemple de la puissance de Matlab, quand on connaît les bonnes fonctions, c'est très efficace!

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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%Result continent deux colonnes
% de type Result_Init= [1 0.1
1 0.09
1 0.2
3 0.09
3 0.08
3 0.1
7 0.08
12 0.09
12 0.09];
 
 
B=sortrows(Result_Init,1);
 
M = accumarray(B(:,1),B(:,2),[],@mean,NaN);
S = accumarray(B(:,1),B(:,2),[],@std,NaN);
I = unique(B(:,1));
Result_Final=zeros(size(I,1),3);
idx = ~isnan(M);
 
Result_Final= [I M(idx) S(idx)];

J'espère que ça pourra aider d'autres personnes à l'avenir.
Bien cordialement.

[Jerome Briot]

Il n'est pas nécessaire de trier le tableau avec SORTROWS dans ton code.

Sinon essaie aussi cette version :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Result_Init= [1 0.1
1 0.09
1 0.2
3 0.09
3 0.08
3 0.1
7 0.08
12 0.09
12 0.09];
 
[I,a,b] = unique(Result_Init(:,1));
nI = numel(I);
 
M = accumarray(b,Result_Init(:,2),[nI 1],@mean);
S = accumarray(b,Result_Init(:,2),[nI 1],@std);
 
Result_Final = [I M S];