MATLAB - 使用具有多个类别的 accumarray？答案

【问题标题】：MATLAB - Working with accumarray with multiple categories?MATLAB - 使用具有多个类别的 accumarray？
【发布时间】：2017-02-20 04:07:55
【问题描述】：

我正在追问我的问题here，其中有一个完美的解决方案完全符合我的要求。但是我想知道如何应用这种方法，或者做类似的事情，如果不是是/否作为可能的响应，我会有两个以上的响应，例如是/否/也许。或者它将如何推广到 3 个以上的响应。

这是答案，重新格式化为我的问题：

假设我的数据如下所示：

responses = categorical(randi(3,1250,1),[1 2 3],{'no','yes','maybe'});
race = categorical(randi(5,1250,1),1:5,{'Asian','Black','BHispanic','White','WHispanic'});

我想对我的是/否数据做同样的事情，但有 3 种或更多的可能性。这将不再有效：

% convert everything to numeric:
yn = double(responses); 
rac = double(race);
% caluculate all frequencies:
data = accumarray(rac,yn-1);
data(:,2) = accumarray(rac,1)-data;
% get the categories names:
races = categories(race);   
answers = categories(responses);
% plotting:
bar(data,0.4,'stacked');
ax = gca;
ax.XTickLabel = races; % set the x-axis ticks to the race names
legend(answers) % add a legend for the colors
colormap(lines(3)) % use nicer colors (close to your example)
ylabel('YES/NO/MAYBE')% set the y-axis label
% some other minor fixes:
box off
ax.YGrid = 'on';

我不确定是否有办法使用 accumarray 方法来执行此操作，因为根据我的理解，将其与 3 个可能的响应一起使用是没有意义的。我也想将其概括为 n 个可能的响应。

更新：我目前正在研究交叉表功能，直到现在我才发现！我想这可能是我正在寻找的功能。

【问题讨论】：

标签： matlab

【解决方案1】：

这是一个通用版本：

% the data (with even more categories):
yesno = categorical(randi(4,1250,1),1:4,{'no','yes','maybe','don''t know'});
race = categorical(randi(5,1250,1),1:5,{'Asian','Black','BHispanic','White','WHispanic'});
% convert everything to numeric:
yn = double(yesno); 
rac = double(race);
% caluculate all frequencies:
data = accumarray([rac yn],1);
% get the categories names:
races = categories(race);   
answers = categories(yesno);
% plotting:
bar(data,0.4,'stacked');
ax = gca;
ax.XTickLabel = races; % set the x-axis ticks to the race names
legend(answers) % add a legend for the colors
colormap(lines(numel(answers))) % use pretier colors
ylabel('YES/NO')% set the y-axis lable
% some other minor fixes:
box off
ax.YGrid = 'on';

结果：

在一张桌子上：

T = array2table(data.','VariableNames',races,'RowNames',answers)

输出：

T = 
                  Asian    Black    BHispanic    White    WHispanic
                  _____    _____    _________    _____    _________
    no            58       72       69           66       62       
    yes           58       53       72           54       58       
    maybe         63       62       67           62       61   
    don't know    58       57       66           58       74

正如您已经提到的，您可以将crosstab 用于相同的任务。 crosstab(rac,yn) 会给你与accumarray([rac yn],1) 相同的结果。我认为accumarray 更快，虽然我没有检查它。

【讨论】：