Tall array обеспечивают способ работать с данными, поддерживаемыми datastore, который может иметь миллионы или миллиарды строк. Можно создать tall array как численный , cell array, categorical, string, datetimes, durations или calendar durations, и можно использовать любой из этих высоких типов как переменные в tall table или tall timetable. Много операций и функций работают одинаково с длинными массивами, как они делают с массивами MATLAB® в оперативной памяти, но большинство результатов оценено только, когда вы запрашиваете их явным образом использование gather
. MATLAB автоматически оптимизирует вычисления в очереди путем минимизации количества проходов через данные. Для получения дополнительной информации смотрите Длинные массивы для Данных, которые не помещаются в память.
Для получения дополнительной информации об интеграции с большими системами передачи и обработки данных или компиляции алгоритмов tall array, смотрите Расширение длинных массивов с помощью других продуктов.
Длинные массивы для данных, которые не помещаются в память,
Узнайте о длинных массивах и выполните вычисление в качестве примера.
Отсроченная оценка длинных массивов
Как усилить задержанное выполнение длинных массивов, чтобы оптимизировать производительность вычислений.
Индекс и Просмотр элементов длинного массива
Извлеките, присвойте и просмотрите фрагменты длинного массива.
Сгруппированные статистические расчеты с длинными массивами
В этом примере показано, как вычислить сгруппированную статистику длинного расписания, содержащего данные об отключении электроэнергии.
Методы визуализации для длинных массивов.
Расширение длинных массивов с помощью других продуктов
Список продуктов, которые улучшают возможности длинных массивов.
Разработайте пользовательские алгоритмы длинного массива
Руководство разработки для авторской разработки пользовательских алгоритмов, чтобы работать с длинными массивами.