Matlab：平均多维矩阵单元的最优方法

我正在处理尺寸不一致的高维数组，但都包含6维以上，最后3个代表XYZ中的三维空间。对于每个x，y，z索引，我希望计算该索引的平均值，并折叠到所有其他维度上。我正在使用矢量来在嵌套的for循环中收集这些值，并对它们进行平均，如下面的一组代码片段（'betas'是所讨论的多维数组）：Matlab：平均多维矩阵单元的最优方法

首先，获取测试版的维数

betasdim=size(betas);

计算三维空间的大小以及我需要折叠的维数。 betasdim的最后3个维度是XYZ：

voxdim=betasdim(length(betasdim)-2:length(betasdim));

其他的一切都是尺寸崩溃了

otherdims=betasdim(1:length(betasdim)-3);

多少维度被崩溃了？

numdims=length(otherdims);

Ceate坍塌在比XYZ其他所有维度冒号的矢量：

dimwildcard=repmat({':'}, 1, numdims);

初始化均值矩阵

meanbetas=repmat([NaN],voxdim);

而现在可能低效for循环溶液：

for x=1:voxdim(1) 
for y=1:voxdim(2) 
    for z=1:voxdim(3) 
     voxbetas=betas(dimwildcard{:},x,y,z);%get all beta values for this xyz 
     voxbetas=reshape(voxbetas,1, numel(voxbetas));%reshape to vector 
     meanbetas(x,y,z)=nanmean(voxbetas); %average the vector and store in new array 
    end 
    end 
end

记住，我需要从每个索引的nanmean（）获取单个值，除了遍历每个x，y，z的值之外是否有更快的解决方案？

来源

2013-11-15 C McNorgan

如果我理解正确，你想要的是squeeze(mean(mean...(mean(betas))...))。你可以做到这样说：

betas = randn(2,3,4,5,6,7); %// example data 
meanbetas = betas; %// intialization 
for n = 1:ndims(betas)-3 
    meanbetas = mean(meanbetas); %// average along first non-singleton dimension 
end 
meanbetas = squeeze(meanbetas); %// remove singleton dimensions

或者，您可以重塑，这样除了最后三个塌陷成一个单一的（第一）的尺寸，并沿着第一维度平均只有一次，所有的尺寸：

betas = randn(2,3,4,5,6,7); %// example data 
N = ndims(betas); %// number of dimensions 
meanbetas = squeeze(mean(reshape(betas, ... 
    [], size(betas,N-2), size(betas,N-1), size(betas,N)), 1));

来源

2013-11-15 21:49:25

Matlab：平均多维矩阵单元的最优方法

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