如何统计矩阵中给定值的元素数量？

Question

有人知道如何计算矩阵中某个值出现的次数吗？

例如，如果我有一个1500 × 1的矩阵M（向量），其中存储了星期几的值（1-7），那么如何计算存储在M中有多少个星期日（1）、星期一（2）......星期六（7）？

- Niko Gamulin

Answer 1

可以看一下Determine and count unique values of an array。

或者，要计算数字5出现的次数，只需执行以下操作：

sum(your_matrix == 5)

- aioobe

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好的且简单的答案。如果要扩展代码以处理不止一个行矩阵，请使用：sum(sum(your_matrix == 5)) - Alex B.

适用于任意维度矩阵的正确扩展应该是 sum(your_matrix(:) == 5)。 - Dennis Jaheruddin

同时，如果要计算多个值出现的次数，请使用 sum(your_matrix == [1, 2, 3])。 - martin jakubik

Answer 2

以下是我能想到的计算唯一元素的所有方法列表：

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

选项1：表格化

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

Option 2: hist/histc

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

Option 3: accumarray

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

选项4：排序/差异

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

选项5: arrayfun

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

选项6：bsxfun

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

选项7：稀疏

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

- Amro

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我更喜欢这个答案，而不是那个链接到mathworks的答案，因为它非常清晰且自成体系。 - gakera

@Amro 当 M = [1 2 100000]，选项2，counts2_1 = hist( M, numel(unique(M)) )返回的是 [2 0 1]，这并不够好，是吧？应该改为 counts2_1 = hist( M, unique(M) )。 - Evgeni Sergeev

@EvgeniSergeev：你说得对。HIST的第二个参数可以有不同的含义：1）它可以是标量，表示bin的数量hist(data,nbins)（此时范围为[min(data),max(data)]，被分成相等大小的N个bin）；2）它也可以指定bin的中心为hist(data,xvalues)，假设xvalues是一个均匀间隔的向量；3）或者在向量xvalues不均匀间隔的情况下，连续值之间的中点被用作bin的边缘。 - Amro

在所有三种情况下，hist 中的代码最终都会调用 histc 函数（请检查源代码 edit hist.m，而 histc 是一个内置函数）。因此，我认为最好避免在这里使用 hist，直接使用显式的 bin 边缘调用 histc，就像我上面展示的那样。 - Amro

我上面给出的例子大多是针对OP显示的数据而设计的，其中一些方法假定数据值为整数，最好从1开始。请参阅以下答案，了解如何处理更多一般情况：https://dev59.com/ilHTa4cB1Zd3GeqPSYu-#4093228，https://dev59.com/xFnUa4cB1Zd3GeqPe-dy#6933863 - Amro

Answer 3

你可以使用函数ACCUMARRAY一次性地对值1到7执行此操作：

>> 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

- gnovice

Answer 4

假设变量 w 包含星期数字（[1:7]）。

n = histc(M,w)

如果您不知道M中数字的范围：

n = histc(M,unique(M))

这就像是SQL的Group by命令一样！

- Babak

Answer 5

这将非常完美，因为我们正在对矩阵进行操作，而答案应该是一个单一的数字。

sum(sum(matrix==value))

- radhe_shyam

Answer 6

这是一个在Matlab中央文件交换平台上可用的非常好的函数文件。

countmember.m 链接

这个函数文件完全向量化，因此非常快。与aioobe回答中提到的函数相比，这个函数不使用accumarray函数，因此即使与较旧版本的Matlab兼容也没有问题。而且，它适用于单元数组和数字数组。

解决方案：

occurrence_count = countmember(unique(M),M)

occurrence_count将是与unique(M)相同大小的数字数组，并且occurrence_count数组的不同值将对应于unique(M)中相应值（相同索引）的计数。

- Abhinav

Answer 7

使用nnz而非sum。无需将矩阵双折叠为向量，使用nnz可能更快。

nnz(your_matrix == 5)

Doc

- Andy Campbell