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这里的许多线程表明这accumarray是 matlab 中按索引集对值进行分组（和计算）的答案。由于这工作得又快又好，我需要为更大的（ND）数据字段提供类似的东西。
让我们假设一个例子：我们有一个名字向量，里面有（非唯一的）名字和一个不同项目的收入数据向量列

names=str2mat('Tom','Sarah','Tom','Max','Max','Jon');
earnings=[100 200 20;20 100 500;1 5 900; 100 200 200;200 200 0; 300 100 -250];

现在我们要计算每个名称的列总和。
好的，我们可以通过以下方式找出索引

[namesuq,i1,i2]=unique(names,'rows')

但在那之后，明显的电话

accumarray(i2,earning)

不管用。当然可以在唯一名称或行上使用 for 循环，但这可能有点低效。有更好的想法吗？
另外我试过

accumarray(i2,@(i)earnings(i,:))

但这没有实施并导致

使用 accumarray 时出错
第二个输入 VAL 必须是完整的数字、逻辑或字符向量或标量。

感谢您的想法。

补充：感谢eitan-t的解决方案，该解决方案非常适合该示例。
很遗憾，我的最小工作示例并没有显示所有需求：我想要应用的函数需要一整行或稍后可能需要一个完整的 maxtrix，我需要将其分组到第三个甚至更高的维度。

也许更清楚一点：想想一个M大小矩阵，其中的a x b x c每个条目a对应一个名称左右。最好描述我的需求，例如总结所有唯一名称。
天真的编程将是

nam=unique(names);
for ind=1:size(nam,2)
    N(ind,:,:)=sum(M(nam(ind)==names,:,:),1);
end

这清楚吗？有解决方案吗？

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基于这个答案，您正在寻找的解决方案是：

[namesuq, i1, i2] = unique(names, 'rows');
[c, r] = meshgrid(1:size(earnings, 2), i2);
y = accumarray([r(:), c(:)], earnings(:));

行匹配的位置names(i1, :)。

例子

%// Sample input
names = str2mat('Tom', 'Sarah', 'Tom', 'Max', 'Max', 'Jon');
earnings = [100 200 20; 20 100 500; 1 5 900; 100 200 200; 200 200 0; 300 100 -250]

%// Sum along columns by names 
[namesuq, i1, i2] = unique(names, 'rows');
[c, r] = meshgrid(1:size(earnings, 2), i2);
y = accumarray([r(:), c(:)], earnings(:))

结果总和为：

y =
   300   100  -250
   300   400   200
    20   100   500
   101   205   920

对应于names(i1, :)：

ans =
    Jon  
    Max  
    Sarah
    Tom
于 2013-08-27T11:27:05.380 回答