矩阵中特定位置的计算

Question

我已经编写了一段代码，以我需要的格式读取和打印一组流量值。

基本上，所有数据都存储在一个1020行320列的矩阵中。它可以是一个更小的矩阵，也就是说，如果我没有太多的streamflow值，但它永远不会比它大。

每一行都是特定年份中的特定月份。1号线是1931年1月，1020线是2015年12月，从1日到第320号的每一列代表一个测量站(GS)。

我现在需要计算每个GS的整个时间序列中同一个月的平均值。为了消除对前面这句话的任何疑问，我将给你一个例子。

我需要整个时间线中GS #1的1月份的平均流量值，所以我需要将1931年1月+1932年1月+ Jan.1933+...+Jan.2015相加，然后除以年数，在本例中，(2015-1931+1)=85年。所有这些都是为了相同的GS，在这种情况下，#1。

我不能混合GSs，所以代码必须为每个GS重复这个操作，显然，每个月都是如此。最后，我将得到每个GS从1931年到2015年每个月的平均流量值。

我是这么想的。我可以将其存储为列向量，并按行存储相同GS的流量值；因此，我将有一个(12x1)向量，其中每行都是一个流量值，其中行1是1月份的平均流量值，第12行是12月份的平均流量值。然而，这必须为每个GS完成，因此，到它结束时，我将有320个列向量(12x1)。例如，对于GS1，它看起来就像这样。

avgGS1 : avgJan
         avgFeb
         avgMar
          ...
         avgDec

然后我想我也可以将这个信息存储在维度等于(1x320)的线向量中。在这种情况下，我会有一个向量来存储1月份的所有平均流量值，另一个是2月份的平均流量值，还有一个是3月份的平均流量值，最后一个是12月份的流量值。

知道我从中读取数据的矩阵是这样显示的：

             GS1   GS2   GS3   GS4   G5 ... G320
Jan.1931
Feb.1931
Marc.1931
...
Jan.1932
Feb.1932
...
Dec.2015

我会像这样存储我的12个向量：

             GS1    GS2    GS3  ... GS320
avg.Jan     ( a      b      c   ...  n )
avg.Feb     ( d      e      f   .... m)
...
avg.Dec     (g       h      i  ...   o)

问题是我想不出一种自动完成的方法。我能做的最接近的代码是：

real*4    i, q(1020,320), sumqjan(320), avgqjan 

i=0
sumqjan=0
do i=1,1020, 12
   sumqjan = sumqjan + (q(i,gsnumber), gsnumber=1,320)
enddo 

avgqjan= sumqjan/(numbofyears)

I是一个从第一行到最后一行的变量，sumqjan是一月份所有流量值的总和-这里称为q-，avgqjan是包含每个GS的320个平均Q值的向量。在我的do循环中，我的增量是12。这是因为如果我知道第一行是Jan，如果我在它上面加上12，我总是会得到另一个一月份的流量值。

我紧随其后

i=0
sumqfev=0
do i=2,1020, 12
   sumqfeb = sumqfeb + (q(i,gsnumber), gsnumber=1,320)
enddo 

avgqfeb= sumqfeb/(numbofyears)

在上面的例子中，我执行了与一月份相同的计算，但是，我的i变量从2开始。如果我知道我的第二行是Feb，那么我从这一行得到的每一行都是Feb。只要我在do-loop中不断添加12。

我每个月都重复这个过程，但看起来并不理想。我正在寻找执行这些计算并更快地存储这些值的方法。

我会在这里发布我的代码，但它不是我唯一的作者，因此，我不能分享它的丰富性。

如果你知道一个解决方案，或者有一个可能可行的想法，请继续分享。非常感谢你的帮助！非常感谢。

Answer 1

我将把它分解成一个更简单、更适用的问题。下面的程序计算一维数组的平均值。它使用count和一个逻辑掩码来排除为零的数字(如果这对您来说是可以的话)。因此，这只是数组的非零分量的平均值，我认为这就是你想要的。

要升级我对您的问题的简单回答，请考虑使用数组切片。使用这些选项，您可以只选择数组中您感兴趣的部分。

program average

integer :: array(10) = 0

do i = 1,5
  array(i) = 3
end do

write (*,*) 'count   ', count(array /= 0)
write (*,*) 'sum     ', sum(array)
write (*,*) 'average ', sum(array)/count(array /= 0)

end program

输出：

 count              5
 sum               15
 average            3

数组切片伪码：

array(row_start:row_end:interval, column_start:column_end:interval)

我不确定我是否完全回答了你的问题，但我希望我提供了一些值得思考的东西。