计算3d矩阵数据的日最小值

Question

我有一个整个地球气温的大3d矩阵，数据格式为长x晚x时间，每小时分辨率。我想找到一种可靠的方法来计算每个纬度位置的日最低温度。一个例子:

lon = -180:10:180;
lat = -90:10:90;
time = datenum('2009-01-01 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):1/24:datenum('2009-01-05 23:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
data = randn(length(lon),length(lat),length(time));

这是我的数据。它包括不同地点的气温，以每小时的分辨率提供。下面的代码是我尝试计算每天的最小值。

% find number of unique days
datev = datevec(time);
[ia,ib,ic] = unique(datev(:,1:3),'rows');
uic = unique(ic);
% first re-structure data to 2d matrix
rdata = nan(length(time),length(lon)*length(lat));
for i = 1:length(ic);
    dd = data(:,:,i);
    rdata(i,:) = dd(:);        
end
% then calculate the minimum value for each day
min_data = nan(length(uic),length(lon)*length(lat));
for i = 1:length(uic);
    idx = find(ic == uic(i));    
    min_data(i,:) = min(rdata(idx,:),[],1);
end
min_data = reshape(min_data,length(lon),length(lat),length(uic));

我认为这个答案是正确的，至少当我看答案时是这样的。

我的问题是(1)我的方法是否正确，(2)是否有更好的方法来做到这一点，而不是必须重组数据并通过不同的独特日子循环。我考虑过使用accumarray，但无法弄清楚如何使用3d矩阵。

任何添加剂都是值得赞赏的。

Answer 1

您可以使用unique的第三个输出作为accumarray的输入来分组您的数据。作为第二个输入，您可以提供1和数据大小(numel(ic))之间的所有数字。然后，对于第四个输入，您可以创建一个匿名函数，该函数将接收对应于每天的索引(用于第三个维度)，它可以使用这些来获取当天所有纬度/经度的温度，并且您可以通过计算沿第三个维度的min来计算每个经度/纬度的最小值。

datev = datevec(time);
[~,~,ic] = unique(datev(:,1:3),'rows');
min_temps = accumarray(ic, (1:numel(ic))', [], @(x){min(data(:,:,x), [], 3)});
min_temps = cat(3, min_temps{:})

这种方法的好处是，它不一定需要一天24个样本。如果你可以保证24个样本，你可以重塑你的数据，然后计算min，而不使用accumarray。

reshaped = reshape(data, size(data, 1), size(data, 2), 24, []);
min_temps = squeeze(min(reshaped, [], 3));