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Genaue Zuordnung von Werten bei zwei Vektoren

 

max1997
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Beiträge: 4
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     Beitrag Verfasst am: 21.07.2020, 02:36     Titel: Genaue Zuordnung von Werten bei zwei Vektoren
  Antworten mit Zitat      
Servus an alle MATLAB-Experten Very Happy ,

ich suche nach einer Lösung für das folgende Vorgehen:

Es gibt zwei Vektoren
a = [20 20 20 45 45 67];
b = [0.18 0.42 0.53 0.56 0.12 0.89];

Beim Vektor a kommen einige Werte mehrfach vor, die dazugehörigen Werte aus dem Vektor b sind aber verschieden. Mein Ziel ist es die Summe aus den verschiedenen Werten des Vektors b z. B. 0.18, 0.42 und 0.53 für den Wert 20 aus dem Vektor a zu bilden und in einem neuen Vektor c für den Wert 20 auszugeben. Dies sollte natürlich auch für weitere mehrfach vorhandene Werte des Vektors a funktionieren.

Wie kann ich es mit unique und sum in einer möglichen Kombination am besten angehen?

Wäre für jeden hilfreichen Ansatz dankbar!
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 21.07.2020, 09:06     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

meine Empfehlung wäre stattdessen findgroups und splitapply .

Grüße,
Harald
_________________

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T16
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     Beitrag Verfasst am: 21.07.2020, 09:20     Titel:
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Mit unique und sum bist du schon auf der richtigen Spur. Mit logischen Indizes lässt sich sowas recht kompakt umsetzen.

Code:
temp=unique(a);
for i=1:numel(temp)
c(i)=sum(b(a==temp(i)));
end
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Jan S
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     Beitrag Verfasst am: 26.07.2020, 15:43     Titel: Re: Genaue Zuordnung von Werten bei zwei Vektoren
  Antworten mit Zitat      
Hallo max1997,

am effizientesten ist hier wohl accumarray . In modernen findgroups/splitapply wird das auch intern aufgerufen.

Code:
a = [20 20 20 45 45 67];
b = [0.18 0.42 0.53 0.56 0.12 0.89];

[a_uniq, ~, ind] = unique(a);
c = accumarray(ind, b);

Das ist für Daten der Größe [1, 1e5] 5 mal schneller als die Schleife:
Code:
a_uniq = unique(a);
c = zeros(1, numel(a_uniq);  % pre-allocation !!!
for k = 1:numel(a_uniq)
  c(k) = sum(b(a == a_uniq(k)));
end

Ohne die Pre-allocation benötigt die Schleife übrigens sehr viel Speicher. In jeder Iteration wird ein neuer Vektor erstellt und die Werte des alten umkopiert. Insgesamt hat man dann bei 1e5 Werten also nicht 8Byte*1e5 allociert (800 kB), sondern: sum(1:1e5)*8, und das sind 40 GB!

Gruß, Jan

Zuletzt bearbeitet von Jan S am 02.08.2020, 01:44, insgesamt einmal bearbeitet
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max1997
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Beiträge: 4
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     Beitrag Verfasst am: 29.07.2020, 11:53     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Vielen Dank für eure Unterstützung! Ihr habt mir super weitergeholfen.
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T16
Forum-Century

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     Beitrag Verfasst am: 29.07.2020, 15:38     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Kleine Anmerkung: accumarray ist nur dann schneller, wenn man den Aufruf von unique nicht berücksichtigt. Durch das Abrufen des dritten Ausgabearguments von unique verlangsamt sich der gesamte Durchlauf doch ganz erheblich.

Variante 1: Unique wird mit gemessen:
Code:
clear all

a=10*round(rand(1e5,1));
b=rand(size(a));


tic
[a_uniq, ~, ind] = unique(a);
c = accumarray(ind, b);
toc

tic
a_uniq = unique(a);
c = zeros(1, numel(a_uniq));  % pre-allocation !!!
for k = 1:numel(a_uniq)
  c(k) = sum(b(a == a_uniq(k)));
end
toc


Elapsed time is 0.015152 seconds. (Accumarray)
Elapsed time is 0.003320 seconds. (Schleife)

Variante 2: unique wird nicht mitgemessen:

Code:
clear all

a=10*round(rand(1e5,1));
b=rand(size(a));

[a_uniq, ~, ind] = unique(a);
tic
c = accumarray(ind, b);
toc

a_uniq = unique(a);
tic
c = zeros(1, numel(a_uniq));  % pre-allocation !!!
for k = 1:numel(a_uniq)
  c(k) = sum(b(a == a_uniq(k)));
end
toc


Elapsed time is 0.001096 seconds. (Accumarray)
Elapsed time is 0.001891 seconds. (Schleife)
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