用nan值在matlab中重新格式化矩阵

Question

这一员额是根据前一个关于矩阵结构调整的问题：

在matlab中重新格式化矩阵

我面临的另一个问题由以下示例演示：

depth = [0:1:20]';
data = rand(1,length(depth))';
d = [depth,data];
d = [d;d(1:20,:);d];

在这里，我想改变这个矩阵，以便每一列代表一个特定的深度，每一行代表时间，所以最终我会有3行（即天）和21列（即在每个深度测量）。然而，我们不能重塑这一点，因为给定一天的测量数量不相同，即有些丢失。这是已知的：

dd = sortrows(d,1);
for i = 1:length(depth);
    e(i) = length(dd(dd(:,1)==depth(i),:));
end

从“e”中，我们发现不同的天数，深度的数量是不同的。如何在矩阵中插入nan，以便每天都具有相同的深度值？我可以首先通过以下方法找到独特的深度：

唯一性（d（：，1）），因此，如果给定日期缺少深度（来自唯一性），我希望将深度插入正确位置，并将nan插入数据列中的相应位置。如何做到这一点？

Answer 1

从你的问题中还不完全清楚你的数据到底是什么样子，但是下面的内容可能会帮助你找到答案。

假设你有一个列向量

day1=1:21'

并且，最初，所有值都是NaN

day 1（：）=NaN

假设接下来有一个二维测量数组，其中第一列表示深度，第二列表示这些深度的测量值。例如

msrmnts=[1,2； 2,3； 4,5； 6,7]%etc

然后是作业

day 1（msrmnts（：，1））=msrmnts（：，2）

将仅在索引位于msrmnts第一列的day1行中设置值。例如，第二条语句使用Matlab的功能，将一个数组用作另一个数组的索引集

d（[978124]）=1:5

将d的[9 7 8 12 4]元素设置为1:5。请注意，元素的索引不需要按顺序排列。您甚至可以在索引数组中多次插入相同的值，例如[4 4 5 6 3 4]，尽管它不是非常有用。

Answer 2

您正确地认为，unique可能在这里派上用场。您还需要第三个输出参数，它将唯一深度映射到原始d向量中的位置。看看这个代码-注释解释了我的工作

% find unique depths and their mapping onto the d array
[depths, ~, j] = unique(d(:,1));

% find the start of every day of measurements
% the assumption here is that the depths for each day are in increasing order 
days_data = [1; diff(d(:,1))<0];

% count the number of days
ndays = sum(days_data);

% map every entry in d to the correct day
days_data = cumsum(days_data);

% construct the output array full of nans
dd = nan(numel(depths), ndays);

% assing the existing measurements using linear indices
% Where data does not exist, NaN will remain
dd(sub2ind(size(dd), j, days_data)) = d(:,2)

dd =

0.5115    0.5115    0.5115
0.8194    0.8194    0.8194
0.5803    0.5803    0.5803
0.9404    0.9404    0.9404
0.3269    0.3269    0.3269
0.8546    0.8546    0.8546
0.7854    0.7854    0.7854
0.8086    0.8086    0.8086
0.5485    0.5485    0.5485
0.0663    0.0663    0.0663
0.8422    0.8422    0.8422
0.7958    0.7958    0.7958
0.1347    0.1347    0.1347
0.8326    0.8326    0.8326
0.3549    0.3549    0.3549
0.9585    0.9585    0.9585
0.1125    0.1125    0.1125
0.8541    0.8541    0.8541
0.9872    0.9872    0.9872
0.2892    0.2892    0.2892
0.4692       NaN    0.4692

您可能需要转置矩阵。