Получите верхние строки таблицы, расписания или длинного массива
Составьте таблицу, которая содержит 100 строк и пять переменных.
load patients
T = table(LastName,Gender,Age,Height,Weight);
size(T)ans = 1×2
100 5
Предварительно просмотрите первые восемь строк.
T2 = head(T)
T2=8×5 table
LastName Gender Age Height Weight
____________ __________ ___ ______ ______
{'Smith' } {'Male' } 38 71 176
{'Johnson' } {'Male' } 43 69 163
{'Williams'} {'Female'} 38 64 131
{'Jones' } {'Female'} 40 67 133
{'Brown' } {'Female'} 49 64 119
{'Davis' } {'Female'} 46 68 142
{'Miller' } {'Female'} 33 64 142
{'Wilson' } {'Male' } 40 68 180
Составьте длинную таблицу и предварительно просмотрите первые несколько строк данных.
Составьте длинную таблицу для airlinesmall.csv набор данных. Выберите подмножество переменных, чтобы работать с. Используйте head извлекать первые несколько строк данных.
varnames = {'Year','Month','ArrDelay','DepDelay','UniqueCarrier'};
ds = datastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA',...
'SelectedVariableNames',varnames);
T = tall(ds)T =
Mx5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
: : : : :
: : : : :
tt = head(T)
tt =
8x5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
Соберите результаты в память, чтобы просмотреть данные.
t8 = gather(tt)
t8=8×5 table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
Предварительно просмотрите первые 20 строк данных в длинной таблице.
Составьте длинную таблицу для airlinesmall.csv набор данных. Выберите подмножество переменных, чтобы работать с и обработать 'NA' значения как недостающие данные так, чтобы datastore заменяет их на NaN значения. Используйте head просмотреть первые 20 строк данных.
varnames = {'Year','Month','ArrDelay','DepDelay','UniqueCarrier'};
ds = datastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA',...
'SelectedVariableNames',varnames);
T = tall(ds)T =
Mx5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
: : : : :
: : : : :
tt = head(T,20)
tt =
20x5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
: : : : :
: : : : :
Соберите результаты в память, чтобы просмотреть данные.
t20 = gather(tt)
t20=20×5 table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
1987 10 3 3 {'PS'}
1987 10 2 1 {'PS'}
1987 10 16 15 {'PS'}
1987 10 3 9 {'PS'}
1987 10 39 15 {'PS'}
1987 10 57 32 {'TW'}
1987 10 0 -3 {'TW'}
1987 10 -14 0 {'TW'}
⋮
A — Входной массивВходной массив, заданный как таблица или расписание.
Типы данных: table | timetable
k — Количество строк, чтобы извлечьКоличество строк, чтобы извлечь, заданный как положительное скалярное целое число. Если A имеет меньше, чем k строки, затем head возвращает весь A.
B — Требуемые строкиТребуемые строки, возвращенные как таблица или расписание. Тип данных B совпадает с A.
Эта функция полностью поддерживает "высокие" массивы. Для получения дополнительной информации см. Раздел "Высокие массивы".
Можно использовать head и tail с длинными массивами любого допустимого базового типа данных (single'double'int8datetimeТаблица, и так далее).
Если вы не уверены ли результат, возвращенный gather(A) уместится в памяти, затем использовать gather(head(A)) или gather(tail(A)). Эти команды все еще полностью оценивают длинный массив A, но только возвратите небольшое подмножество результата в памяти.
Эта функция полностью поддерживает массивы графического процессора. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).
Эта функция полностью поддерживает распределенные массивы. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска с Распределенными Массивами (Parallel Computing Toolbox).
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.