(Не Рекомендуемый), Преобразуют матрицу в массив набора данных
dataset тип данных не рекомендуется. Чтобы работать с гетерогенными данными, используйте MATLAB®
table тип данных вместо этого. Смотрите MATLAB table документация для получения дополнительной информации.
Преобразуйте матрицу в массив набора данных с помощью опций по умолчанию.
Загрузка демонстрационных данных.
load('fisheriris')
X = meas;
size(X)ans = 1×2
150 4
Преобразуйте матрицу в массив набора данных.
ds = mat2dataset(X); size(ds)
ans = 1×2
150 4
ds(1:5,:)
ans =
X1 X2 X3 X4
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5 3.6 1.4 0.2
Когда вы не задаете имена переменных, mat2dataset использует матричное имя и номера столбцов, чтобы создать имена переменных по умолчанию.
Загрузка демонстрационных данных.
load('fisheriris')
X = meas;
size(X)ans = 1×2
150 4
Преобразуйте матрицу в массив набора данных, обеспечив имя переменной для каждого четырех столбцов X.
ds = mat2dataset(X,'VarNames',{'SLength',... 'SWidth','PLength','PWidth'}); size(ds)
ans = 1×2
150 4
ds(1:5,:)
ans =
SLength SWidth PLength PWidth
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5 3.6 1.4 0.2
Преобразуйте матрицу в массив набора данных, содержащий многостолбцовые переменные.
Загрузка демонстрационных данных.
load('fisheriris')
X = meas;
size(X)ans = 1×2
150 4
Преобразуйте матрицу в массив набора данных, комбинируя измерения чашелистика (первые два столбца) в одну переменную под названием SepalMeas, и лепестковые измерения (третьи и четвертые столбцы) в имена переменных PetalMeas.
ds = mat2dataset(X,'NumCols',[2,2],... 'VarNames',{'SepalMeas','PetalMeas'}); ds(1:5,:)
ans =
SepalMeas PetalMeas
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5 3.6 1.4 0.2
Выходной массив набора данных имеет 150 наблюдений и 2 переменные.
size(ds)
ans = 1×2
150 2
X — Введите матрицуВведите матрицу, чтобы преобразовать в массив набора данных, заданный как M-by-N числовая матрица. Каждый столбец X становится переменной в выходе M-by-N массив набора данных.
Типы данных: single | double
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
'NumCols',[1,1,2,1] указывает, что 3-и и 4-е столбцы входной матрицы должны быть объединены в одну переменную.'VarNames' — Имена переменных для выходного массива набора данныхИмена переменных для выходного массива набора данных, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'VarNames' и массив строк или массив ячеек из символьных векторов. Необходимо обеспечить имя переменной для каждой переменной в ds. Имена должны быть допустимыми идентификаторами MATLAB и должны быть уникальными.
Пример: 'VarNames',{'myVar1','myVar2','myVar3'}
'ObsNames' — Наблюдение называет для выходного массива набора данныхНаблюдение называет для выходного массива набора данных, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'ObsNames' и массив строк или массив ячеек из символьных векторов. Имена не должны быть допустимыми идентификаторами MATLAB, но они должны быть уникальными.
'NumCols' — Количество столбцов для каждой переменнойКоличество столбцов для каждой переменной в ds, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'NumCols' и вектор неотрицательных целых чисел. Когда количество столбцов для переменной больше один, mat2dataset объединения несколько столбцов в X в одну переменную в ds. Вектор вы присваиваете NumCols должен суммировать к size(X,2).
Например, чтобы преобразовать матрицу с восемью столбцами в массив набора данных с пятью переменными, задайте вектор с пятью элементами, которые суммируют к восемь, такие как 'NumCols',[1,1,3,1,2].
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.