행렬에서 주어진 값의 요소 수를 어떻게 계산할 수 있습니까?

행렬에서 주어진 값의 요소 수를 어떻게 계산할 수 있습니까?

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누구든지 행렬에 값이 나타나는 횟수를 계산하는 방법을 알고 있습니까?

예를 들어 M평일 (1-7) 값을 저장 하는 1500 x 1 행렬 (벡터)이있는 경우 일요일 (1), 월요일 (2), ..., 토요일 (7) 수를 어떻게 계산할 수 있습니까? 에 저장되어 M있습니까?

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배열의 고유 값 결정 및 계산 을 참조 하십시오 .

또는의 발생 횟수를 계산하려면 다음을 5수행하십시오.

sum(your_matrix == 5)

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다음은 고유 한 요소를 계산하는 모든 방법에 대한 목록입니다.

M = randi([1 7], [1500 1]);

옵션 1 : 표 작성

t = tabulate(M);
counts1 = t(t(:,2)~=0, 2);

옵션 2 : hist / histc

counts2_1 = hist( M, numel(unique(M)) );
counts2_2 = histc( M, unique(M) );

옵션 3 : accumarray

counts3 = accumarray(M, ones(size(M)), [], @sum);
%# or simply: accumarray(M, 1);

옵션 4 : 정렬 / 차이

[MM idx] = unique( sort(M) );
counts4 = diff([0;idx]);

옵션 5 : arrayfun

counts5 = arrayfun( @(x)sum(M==x), unique(M) );

옵션 6 : bsxfun

counts6 = sum( bsxfun(@eq, M, unique(M)') )';

옵션 7 : 스파 스

counts7 = full(sparse(M,1,1));

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1부터 7까지의 모든 값에 대해이 작업을 한 번에 수행 할 수있는 한 가지 방법은 ACCUMARRAY 함수를 사용하는 것 입니다 .

>> M = randi(7,1500,1);  %# Some random sample data with the values 1 through 7
>> dayCounts = accumarray(M,1)  %# Will return a 7-by-1 vector

dayCounts =

   218       %# Number of Sundays
   200       %# Number of Mondays
   213       %# Number of Tuesdays
   220       %# Number of Wednesdays
   234       %# Number of Thursdays
   219       %# Number of Fridays
   196       %# Number of Saturdays

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w에 주 번호가 포함되어 있다고 가정합니다 ([1 : 7]).

n = histc(M,w)

M의 숫자 범위를 모르는 경우 :

n = histc(M,unique(M))

명령에 의한 SQL 그룹과 같습니다!

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이것은 우리가 행렬에 대한 연산을 수행하는 완벽한 원인이 될 것입니다. 답은 단일 숫자 여야합니다.

sum(sum(matrix==value))

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이것은 Matlab Central File Exchange에서 사용할 수있는 매우 좋은 기능 파일입니다.

countmember.m 링크

이 함수 파일은 완전히 벡터화되어 있으므로 매우 빠릅니다. 또한 aioobe의 답변에서 언급되는 기능과 비교할 때이 기능은 accumarray 기능을 사용하지 않기 때문에 이전 버전의 Matlab 과도 호환됩니다. 또한 숫자 형 배열뿐 아니라 셀형 배열에서도 작동합니다.

SOLUTION : You can use this function in conjunction with the built in matlab function, "unique".

occurance_count = countmember(unique(M),M)

occurance_count will be a numeric array with the same size as that of unique(M) and the different values of occurance_count array will correspond to the count of corresponding values (same index) in unique(M).

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Use nnz instead of sum. No need for the double call to collapse matrices to vectors and it is likely faster than sum.

nnz(your_matrix == 5)

Doc

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/2880933/how-can-i-count-the-number-of-elements-of-a-given-value-in-a-matrix