Matlab 通过汇总数组（3D、4D、ND）、重塑和切片 2D 进行分组

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3D、4D、ND阵列重塑和重新排列尺寸转到此文件的MLX、M、PDF或HTML版本。返回fan的MEconTools

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Repository（bookdownsite）。1.1

3D数组到按最后一维分割的矩阵元胞数组将多维数组转换为与二维数组一致的元胞数组。在此示例中，我们按第三维进行分割，因此输出矩阵的数量等于第三维的长度。首先创建一个三维数组，两个矩阵，每个矩阵都是4x3：%Createa3DArrayrng(123);mn_rand=rand(4,3,2);disp(mn_rand);(:,:,1)=0.69650.71950.48090.28610.42310.39210.22690.98080.34320.55130.68480.7290(:,:,2)=0.43860.18250.63440.05970.17550.84940.39800.53160.72450.73800.53180.6110现在将3维数组转换为2x1元胞数组，其中每个元胞中包含矩阵：%Squeece3DarraytoaCellarrayofmatrixescl_mn_rand=squeeze(num2cell(mn_rand,[1,2]));celldisp(cl_mn_rand);cl_mn_rand{1}=0.69650.71950.48090.28610.42310.39210.22690.98080.34320.55130.68480.7290cl_mn_rand{2}=0.43860.18250.63440.05970.17550.84940.39800.53160.72450.73800.53180.61101.2

4D数组到按最后二维分割的矩阵元胞数组将4D多维数组转换为与二维数组一致的元胞数组。在此示例中，前两个维度确定结果矩阵的大小，第三个和第四个维度是分类的。首先创建一个四维数组，存储四个矩阵，每个矩阵都是2×2：%Createa3DArrayrng(123);mn_rand=rand(2,2,2,2);disp(mn_rand);(:,:,1,1)=0.69650.22690.28610.5513(:,:,2,1)=0.71950.98080.42310.6848(:,:,1,2)=0.48090.34320.39210.7290(:,:,2,2)=0.43860.39800.05970.7380现在将4维数组转换为2x2元胞数组，其中每个元胞中包含矩阵：%Squeece3DarraytoaCellarrayofmatrixescl_mn_rand=squeeze(num2cell(mn_rand,[1,2]));celldisp(cl_mn_rand);cl_mn_rand{1,1}=0.69650.22690.28610.5513cl_mn_rand{2,1}=0.71950.98080.42310.6848cl_mn_rand{1,2}=0.48090.34320.39210.7290cl_mn_rand{2,2}=0.43860.39800.05970.73801.3

4D数组到矩阵元胞数组按第一维和第四维分割重新排列维度假设我们存储给定四个状态变量的策略和价值函数。第一个是年龄，第二个是资产，第三个是震惊，第四个是孩子的数量。我们从一个四维矩阵开始。目标是创建一个二维元胞数组作为输出，其中由基础数值数组的第一维和第四维索引，并且二维元胞数组的元素是矩阵。这是通过排列函数实现的。我们首先重新排列矩阵，使第2维和第3维成为第1维和第2维，然后使用上面使用的技术将前两个维度挤出为矩阵，最后两个维度作为类别。首先，生成2x2x2x2（年龄、A、Z、儿童数）矩阵：%Createa3DArrayrng(123);%(Age,A,Z,KidsCount)mn_rand=rand(2,2,2,2);其次，根据年龄和儿童数循环出(A,Z)矩阵，这向我们展示了我们想要实现的目标。请注意，每一行是年龄，每一列是A，每个子矩阵是z，每个超级矩阵是孩子计数。因此，从切片中，打印出的每一列都是不同的A值，打印出的两个子矩阵针对每个z。对于我们想要(A,Z)矩阵的输出结构，列需要变成行，子矩阵需要变成列。%ShowMatrixbyAgeandKidsforit_age=1:size(mn_rand,1)forit_kids=1:size(mn_rand,4)disp(strcat(['it_age:'num2str(it_age)',it_kids:'num2str(it_kids)]))disp(mn_rand(it_age,:,:,it_kids));endendit_age:1,it_kids:1(:,:,1)=0.69650.2269(:,:,2)=0.71950.9808it_age:1,it_kids:2(:,:,1)=0.48090.3432(:,:,2)=0.43860.3980it_age:2,it_kids:1(:,:,1)=0.28610.5513(:,:,2)=0.42310.6848it_age:2,it_kids:2(:,:,1)=0.39210.7290(:,:,2)=0.05970.7380第三，我们对矩阵进行排列并压缩以达到2x2单元格，请注意，第二步只是通过循环显示我们应该得到的内容：%Rearrangedimensionsmn_rand_2314=permute(mn_rand,[2,3,1,4]);%Squeezethefirsttwodimensiosnasbeforecl_mn_rand=squeeze(num2cell(mn_rand_2314,[1,2]));%showcelldisp(cl_mn_rand);cl_mn_rand{1,1}=0.69650.71950.22690.9808cl_mn_rand{2,1}=0.28610.42310.55130.6848cl_mn_rand{1,2}=0.48090.43860.34320.3980cl_mn_rand{2,2}=0.39210.05970.72900.73801.4

ND阵列汇总表给定ND数据框，总结前两个维度。对于第3维和第4维的每种可能的组合，在前两个维度的矩阵上生成平均值、标准差、最小值和最大值。这类似于制表功能。首先，我们生成几个信息数组：%InitializeandSqueezerng(123);mn_rand=rand(2,2,2,2);cln_mt_rand=squeeze(num2cell(mn_rand,[1,2]));cl_mt_rand=cln_mt_rand(:);celldisp(cl_mt_rand);cl_mt_rand{1}=0.69650.22690.28610.5513cl_mt_rand{2}=0.71950.98080.42310.6848cl_mt_rand{3}=0.48090.34320.39210.7290cl_mt_rand{4}=0.43860.39800.05970.7380其次，创建两个数组来跟踪cl_mt_rand的每个元素，它们对应于第三维和第四维中的哪一个：ar_dim_3=[31,32]';ar_dim_4=[41,42]';[mt_dim_3,mt_dim_4]=ndgrid(ar_dim_3,ar_dim_4);ar_dim_3=mt_dim_3(:);ar_dim_4=mt_dim_4(:);三、总结各个矩阵：%Overofmatrixandsummarizear_mean=zeros(size(cl_mt_rand));ar_std=zeros(size(cl_mt_rand));forit_mt=1:length(cl_mt_rand)mt_cur=cl_mt_rand{it_mt};ar_mean(it_mt)=mean(mt_cur,'all');ar_std(it_mt)=std(mt_cur,[],'all');end第四建表%ConstructeTabletb_rowcols_tab=array2table([(1:length(cl_mt_rand))',...ar_dim_3,ar_dim_4,ar_mean,ar_std]);tb_rowcols_tab.Properties.VariableNames=...matlab.lang.makeValidName(["i","dim3","dim4","mean","std"]);disp(tb_rowcols_tab);idim3dim4meanstd_______________________131410.440190.22156232410.702040.2281331420.486320408570.277641.5

ND阵列双向汇总表给定如上所述的数据帧，但我们现在想要向生成的汇总表添加额外的列，而不是在前两个维度中取整个矩阵的平均值，我们只对行、第一个维度、第二个维度取平均值维度显示为列统计名称，仍然是多个统计数据。这里计算出的结果嵌入到MEconTools包的fx_summ_nd_array函数中。首先，我们生成几个信息数组：%dimensionnamesst_title='Summarizevaluesoveraconditionalonz(columns)andkidsandmarriage(rows)';st_dim_1='a';st_dim_2='z';st_dim_3='kid';st_dim_4='marriage';%3rdandfourthdimensionvaluesar_dim_2=[-3,-1,1,3];ar_dim_3=[1,2,3];ar_dim_4=[0,1];%InitializeandSqueezerng(123);mn_rand=rand(10,4,3,2);cln_mt_rand=squeeze(num2cell(mn_rand,[1,2]));cl_mt_rand=cln_mt_rand(:);其次，创建两个数组来跟踪cl_mt_rand的每个元素，它们对应于第三维和第四维中的哪一个：[mt_dim_3,mt_dim_4]=ndgrid(ar_dim_3',ar_dim_4');ar_dim_3=mt_dim_3(:);ar_dim_4=mt_dim_4(:);三、总结各个矩阵：%Overofmatrixandsummarizemt_mean=zeros(length(cl_mt_rand),size(mn_rand,2));mt_std=zeros(length(cl_mt_rand),size(mn_rand,2));forit_mt=1:length(cl_mt_rand)mt_cur=cl_mt_rand{it_mt};mt_mean(it_mt,:)=mean(mt_cur,1);mt_std(it_mt,:)=std(mt_cur,[],1);end第四建表%ConstructeTabletb_rowcols_tab=array2table([(1:length(cl_mt_rand))',...ar_dim_3,ar_dim_4,mt_mean,mt_std]);%ColumnNamescl_col_names_cate_dims=[string(st_dim_3),string(st_dim_4)];cl_col_names_mn=strcat('mean_',st_dim_2,string(ar_dim_2));cl_col_names_sd=strcat('sd_',st_dim_2,string(ar_dim_2));tb_rowcols_tab.Properties.VariableNames=...matlab.lang.makeValidName(["group",cl_col_names_cate_dims,cl_col_names_mn,cl_col_names_sd]);%disp(['xxx'st_title'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx']);disp(tb_rowcols_tab);groupkidmarriagemean_z_3mean_z_1mean_z1mean_z3sd_z_3sd_z_1sd_z1sd_z3______________________________________________________________