2

rankerベクトルを取り、それに数値ランクを昇順で割り当てる関数、があります。たとえば、
ranker([5 1 3 600]) = [3 1 2 4]または
ranker([42 300 42 42 1 42] = [3.5 6 3.5 3.5 1 3.5]。

行列を使用していて、variable_dataのすべての行の各行にランカー関数を適用したいと思いますvariable data。これは私の現在の解決策ですが、それをベクトル化して同じくらい速くする方法があると思います：p

variable_ranks = nan(size(variable_data));
for i=1:1:numel(nmac_ids)
    variable_ranks(i,:) = ranker(abs(variable_data(i,:)));
end
4

4 に答える 4

3

行列の行をセル配列に配置すると、各セルに関数を適用できます。

SORT関数を各行に適用するこの簡単な例を考えてみましょう

a = rand(10,3);
b = cell2mat( cellfun(@sort, num2cell(a,2), 'UniformOutput',false) );
%# same as: b = sort(a,2);

あなたもこれを行うことができます：

b = cell2mat( arrayfun(@(i) sort(a(i,:)), 1:size(a,1), 'UniformOutput',false)' );

繰り返しになりますが、forループを使用したバージョンの方がおそらく高速です。

于 2010-08-17T19:22:13.740 に答える
3

AmroとJonasのコラボレーション

variable_ranks = tiedrank(variable_data')';

ランカーは、StatツールボックスのMatlab関数に置き換えられました（お持ちでない方は申し訳ありません）。

[R、TIEADJ] = tiledrank（X）は、ベクトルXの値のランクを計算します。X値が結合されている場合、tiedrankはそれらの平均ランクを計算します。戻り値TIEADJは、ノンパラメトリック検定の符号順位と順位和、およびスピアマンの順位相関の計算に必要な同順位の調整です。

TIEDRANKMatlab 7.9.0（R2009b）の列に沿って計算しますが、文書化されていません。したがって、入力行列を転置することにより、行が列に変わり、ランク付けされます。次に、2番目の転置を使用して、入力と同じ方法でデータを編成します。本質的に、非常に上品なハックがあります：p

于 2010-08-17T20:38:28.073 に答える
2

ranker1つの方法は、配列入力を受け取るように書き直すことです。

sizeData = size(variable_data);

[sortedData,almostRanks] = sort(abs(variable_data),2);
[rowIdx,colIdx] = ndgrid(1:sizeData(1),1:sizeData(2));
linIdx = sub2ind(sizeData,rowIdx,almostRanks);
variable_ranks = variable_data;
variable_ranks(linIdx) = colIdx;

%# break ties by finding subsequent equal entries in sorted data
[rr,cc] = find(diff(sortedData,1,2) == 0);
ii = sub2ind(sizeData,rr,cc);
ii2 = sub2ind(sizeData,rr,cc+1);
ii = sub2ind(sizeData,rr,almostRanks(ii));
ii2 = sub2ind(sizeData,rr,almostRanks(ii2));
variable_ranks(ii) = variable_ranks(ii2);

編集

代わりに、 TMWのTIEDRANKを使用できます（ありがとう、@ Amro）：

variable_rank = tiedrank(variable_data')';
于 2010-08-17T19:25:14.753 に答える
1

これを行う関数を作成しました。これはFileExchangetiedrank_（X、dim）にあります。そして、それはこのように見えます...

%[Step 0a]: force dim to be 1, and compress everything else into a single 
%dimension. We will reverse this process at the end.
if dim > 1 
    otherDims = 1:length(size(X));
    otherDims(dim) = [];
    perm = [dim otherDims];
    X = permute(X,perm);
end
originalSiz = size(X);
X = reshape(X,originalSiz(1),[]);
siz = size(X);

%[Step 1]: sort and get sorting indicies
[X,Ind] = sort(X,1);

%[Step 2]: create matrix [D], which has +1 at the start of consecutive runs
% and -1 at the end, with zeros elsewhere.
D = zeros(siz,'int8');
D(2:end-1,:) = diff(X(1:end-1,:) == X(2:end,:));
D(1,:) = X(1,:) == X(2,:);
D(end,:) = -( X(end,:) == X(end-1,:) );

clear X

%[Step 3]: calculate the averaged rank for each consecutive run
[a,~] = find(D);
a = reshape(a,2,[]);
h = sum(a,1)/2;

%[Step 4]: insert the troublseome ranks in the relevant places
L = zeros(siz);
L(D==1) = h;
L(D==-1) = -h;
L = cumsum(L);
L(D==-1) = h; %cumsum set these ranks to zero, but we wanted them to be h

clear D h

%[Step 5]: insert the simple ranks (i.e. the ones that didn't clash)
[L(~L),~] = find(~L);

%[Step 6]: assign the ranks to the relevant position in the matrix
Ind = bsxfun(@plus,Ind,(0:siz(2)-1)*siz(1)); %equivalent to using sub2ind + repmat
r(Ind) = L;

%[Step 0b]: As promissed, we reinstate the correct dimensional shape and order
r = reshape(r,originalSiz);
if dim > 1
    r = ipermute(r,perm);
end

それが誰かに役立つことを願っています。

于 2012-01-31T15:58:46.423 に答える