matlab中矩阵的运行平均值答案

【问题标题】：running mean of a matrix in matlabmatlab中矩阵的运行平均值
【发布时间】：2015-12-06 01:42:04
【问题描述】：

给定 nxN 矩阵 A。我想找到矩阵行的运行平均值。为此我做了：

mean = cumsum(A, 2);
for k = 1:N
    mean(:, k) = mean(:, k)/k;
end

但是对于大 N 这需要一段时间。在 MATLAB 中有没有更有效的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： matlab

【解决方案1】：

注意： 根据我帖子末尾的一些粗略基准，zeeMonkeez 的解决方案是最快的。

怎么样

N = 1000;
A = rand(N, N);
m = cumsum(A, 2);
m1 = zeros(size(m));
tic
for j = 1:1000;
    for k = 1:N
        m1(:, k) = m(:, k)/k;
    end
end
toc

经过的时间是 6.971112 秒。

tic
for j = 1:1000
n = repmat(1:N, N, 1);
m2 = m./n;
end
toc

经过的时间是 2.471035 秒。

在这里，您将问题转换为矩阵乘法（而不是按元素划分，而是将一个矩阵除以另一个矩阵）。您想要除以的矩阵如下所示：

[1, 2, 3, ..., N;
 1, 2, .....
 .
 .
 1, 2, ....     ]

您可以使用repmat 获得。

编辑：基准

@zeeMonkeez 使用的 bsxfun 甚至更快。对于上述情况（我的系统上的差异为 10%）和更大的矩阵（N = 10000），在这种情况下，我的版本实际上表现最差（35 秒，OP 为 30 秒，zeeMonkeez 的解决方案为 23 秒）。

【讨论】：

【解决方案2】：

在我的机器上，bsxfun 更快：

N = 1000;
A = rand(N, N);
m = cumsum(A, 2);

tic
for j = 1:1000;
    m2 = bsxfun(@rdivide, m, 1:N);
end
toc

经过的时间：1.555507 秒。

bsxfun 避免像repmat 那样为除数分配内存。

【讨论】：