droplevels

Исключите уровни из номинального или порядкового массива

свернуть все на странице

nominal и типы данных массива ordinal могут быть удалены в будущем релизе. Чтобы представлять упорядоченный и неупорядоченные дискретные, нечисловые данные, используйте Категориальные массивы (MATLAB) тип данных вместо этого.

Синтаксис

B = droplevels(A)
B = droplevels(A,oldlevels)

Описание

пример

B = droplevels(A) исключает неиспользованные уровни из номинального или порядкового массива A. Массив B имеет тот же размер, тип и значения как A, но имеет список потенциальных уровней, который включает только присутствующих в некотором элементе A.

B = droplevels(A,oldlevels) удаляет заданные уровни oldlevels из A.

droplevels удаляет уровни, но не удаляет элементы. Элементы B, которые соответствуют элементам A, имеющего уровни в oldlevels, у всех есть неопределенный уровень.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Возрасты пациента интервала на порядковые уровни, соответствующие 10-летним интервалам.

load hospital
edges = 0:10:100;
labels = strcat(num2str((0:10:90)','%d'),{'s'});
A = ordinal(hospital.Age,labels,[],edges);
getlabels(A)
ans = 1x10 cell array
  Columns 1 through 7

    {'0s'}    {'10s'}    {'20s'}    {'30s'}    {'40s'}    {'50s'}    {'60s'}

  Columns 8 through 10

    {'70s'}    {'80s'}    {'90s'}

Пропустите любые уровни, которые не имеют никаких пациентов в них.

A = droplevels(A);
getlabels(A)
ans = 1x4 cell array
    {'20s'}    {'30s'}    {'40s'}    {'50s'}

Входные параметры

свернуть все

Номинальный или порядковый массив, заданный как nominal или объект ordinal массивов, созданный с nominal или ordinal.

Уровни, чтобы удалить из nominal или массива ordinal, заданного как массив строк, массив ячеек из символьных векторов или 2D символьная матрица.

Типы данных: char | string | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Номинальный или порядковый массив, возвращенный как nominal или объект ordinal массивов.

Смотрите также

| | | |

Темы

Представленный в R2007a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте