Создайте вектор данных и соответствующий вектор ind который задает группы.

data = (1:6)'

data = 6×1

     1
     2
     3
     4
     5
     6

ind = [1 3 4 2 4 1]'

ind = 6×1

     1
     3
     4
     2
     4
     1

Суммируйте значения в data группами, заданными в ind.

B = accumarray(ind,data)

B = 4×1

     7
     4
     2
     8

Кроме того, используйте groupsummary функция, установка 'sum' как расчет группы.

B = groupsummary(data,ind,'sum')

B = 4×1

     7
     4
     2
     8

Создайте вектор групп.

ind = [1 1 4 2 4 3]';

Примените скалярное расширение к числу 1 подсчитать количество элементов в каждой группе, заданное в ind.

B = accumarray(ind,1)

B = 4×1

     2
     1
     1
     2

Кроме того, используйте groupcounts функция.

B = groupcounts(ind)

B = 4×1

     2
     1
     1
     2

Создайте вектор данных и матрицу выхода индексов ind который задает группы данных.

data = 1:6

data = 1×6

     1     2     3     4     5     6

ind = [1 1; 2 2; 3 2; 1 1; 2 2; 4 1]

ind = 6×2

     1     1
     2     2
     3     2
     1     1
     2     2
     4     1

Суммируйте значения в data для каждой группы в ind. Индексы в ind задайте матрицу 4 на 2 местоположений для выхода.

B1 = accumarray(ind,data)

B1 = 4×2

     5     0
     0     7
     0     3
     6     0

Дополните выход в матрицу 4 на 4, задав размер выхода следующим [4 4].

B2 = accumarray(ind,data,[4 4])

B2 = 4×4

     5     0     0     0
     0     7     0     0
     0     3     0     0
     6     0     0     0

Вычислите отклонения группы, а не суммы.

Создайте вектор данных и матрицу ind который задает группы данных.

data = [100.1 101.2 103.4 102.8 100.9 101.5]'

data = 6×1

  100.1000
  101.2000
  103.4000
  102.8000
  100.9000
  101.5000

ind = [1 1; 1 1; 2 2; 3 2; 2 2; 3 2]

ind = 6×2

     1     1
     1     1
     2     2
     3     2
     2     2
     3     2

Вычислите отклонение каждой группы, задав указатель на функцию @var как вход метода. Этот синтаксис применяет var функция для групп вместо sum.

B1 = accumarray(ind,data,[],@var)

B1 = 3×2

    0.6050         0
         0    3.1250
         0    0.8450

Можно задать расчет группы как анонимную функцию, которая принимает векторные входные параметры и возвращает скаляр. Это полезно, когда вы хотите передать дополнительные аргументы функции. Для примера используйте var функция со значением аргумента нормализации 1.

A2 = accumarray(ind,data,[],@(x) var(x,1))

A2 = 3×2

    0.3025         0
         0    1.5625
         0    0.4225

Задайте дополнительный аргумент к sum функция при помощи анонимной функции для ввода метода.

Создайте вектор данных и матрицу ind который задает группы индексов данных и 3-D в выход.

data = int8(10:15)

data = 1x6 int8 row vector

   10   11   12   13   14   15

ind = [1 1 1; 1 1 1; 1 1 2; 1 1 2; 2 3 1; 2 3 2]

ind = 6×3

     1     1     1
     1     1     1
     1     1     2
     1     1     2
     2     3     1
     2     3     2

Суммируйте данные по группам в их собственном целом классе int8 при помощи 'native' опция для sum функция. Для этого задайте анонимную функцию, используя @(x) sum(x,'native') для входов метода. Результатом является многомерный массив типа 2 на 3 на 2 int8.

B = accumarray(ind,data,[],@(x) sum(x,'native'))

B = 2x3x2 int8 array
B(:,:,1) =

   21    0    0
    0    0   14


B(:,:,2) =

   25    0    0
    0    0   15

Создайте вектор данных и матрицу ind который задает группы данных.

data = 1:10

data = 1×10

     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10

ind = [1 1; 1 1; 1 1; 1 1; 2 1; 2 1; 2 1; 2 1; 2 1; 2 2]

ind = 10×2

     1     1
     1     1
     1     1
     1     1
     2     1
     2     1
     2     1
     2     1
     2     1
     2     2

Сгруппировать элементы data в массив ячеек.

B = accumarray(ind,data,[],@(x) {x})

B=2×2 cell array
    {4x1 double}    {0x0 double}
    {5x1 double}    {[      10]}

Проверьте, что векторные элементы находятся в том же порядке, в котором они появляются data.

B{2,1}

ans = 5×1

     5
     6
     7
     8
     9

Создайте вектор данных и матрицу ind который задает группы данных.

data = (101:106)'

data = 6×1

   101
   102
   103
   104
   105
   106

ind = [1 1; 2 2; 3 3; 1 1; 2 2; 4 4]

ind = 6×2

     1     1
     2     2
     3     3
     1     1
     2     2
     4     4

Элементы ind задайте матрицу 4 на 4 для выхода, но только ссылку на 4 из 16 элементов. По умолчанию остальные 12 элементов 0 в выходе. Заполните дополнительные выходные элементы NaN значения вместо 0.

B = accumarray(ind,data,[],[],NaN)

B = 4×4

   205   NaN   NaN   NaN
   NaN   207   NaN   NaN
   NaN   NaN   103   NaN
   NaN   NaN   NaN   106

Создайте вектор данных и матрицу ind который задает группы данных.

data = [34 22 19 85 53 77 99 6];
ind = [1 1; 400 400; 80 80; 1 1; 400 400; 400 400; 80 80; 1 1]

ind = 8×2

     1     1
   400   400
    80    80
     1     1
   400   400
   400   400
    80    80
     1     1

Элементы ind задайте 400 на 400 матрицу для выхода, но только ссылку на 3 из 160 000 элементов. Когда выводится accumarray результаты в большом массиве с низкой плотностью ненулевых элементов, можно сохранить память, задав issparse опция как true, создание разреженной матрицы вместо полной.

B = accumarray(ind,data,[],[],[],true)

B = 
   (1,1)      125
  (80,80)     118
 (400,400)    152