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如果我有一年的数据

Jday = datenum('2010-01-01 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):1/24:...
    datenum('2010-12-31 23:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
dat = rand(length(Jday),1);

并且想计算“dat”的每月平均值，我会使用：

% monthly averages
dateV = datevec(Jday);
[~,~,b] = unique(dateV(:,1:2),'rows');
monthly_av = accumarray(b,dat,[],@nanmean);

但是，我想计算白天发生的点的月平均值，即在 6 小时和 18 小时之间，如何做到这一点？

我可以在每月平均值中分离出我希望使用的时间：

idx = dateV(:,4) >= 6 & dateV(:,4) <= 18;

然后可以通过以下方式更改“b”以仅包含这些点：

b(double(idx) == 0) = 0;

然后计算平均值

monthly_av_new = accumarray(b,dat,[],@nanmean);

但这不起作用，因为 accumarray 只能使用正整数，因此我得到一个错误

使用 accumarray 时出错 第一个输入 SUBS 必须包含正整数下标。

做我概述的事情的最佳方法是什么？请记住，这样做时我不想更改变量“dat”，即在计算平均值之前从“dat”中删除一些值。

考虑一下，最好的解决方案是

monthly_av = accumarray(b(idx),dat(idx),[],@nanmean);

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你几乎拥有它。只需将逻辑索引与idxinb和 in一起使用dat：

monthly_av_new = accumarray(b(idx),dat(idx),[],@nanmean);

（并且b(double(idx) == 0) = 0;不再需要该行）。

这样，b(idx)仅包含与您所需的小时间隔相对应的索引，并data(idx)包含相应的值。

编辑：现在我看到你已经找到了解决方案！是的，我认为这是最好的方法。

于 2013-10-26T14:07:29.260 回答