Документация

Загрузка демонстрационных данных.

load fisheriris

Две переменные загружают в рабочую область: meas, 150 4 числовой массив и species, 150 1 массив ячеек меток разновидностей.

Создайте массив набора данных.

Используйте mat2dataset преобразовывать числовой массив, meas, в массив набора данных.

ds = mat2dataset(meas);
ds(1:10,:)

ans = 
    meas1    meas2    meas3    meas4
    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  
    5.4      3.9      1.7      0.4  
    4.6      3.4      1.4      0.3  
      5      3.4      1.5      0.2  
    4.4      2.9      1.4      0.2  
    4.9      3.1      1.5      0.1  

Массив, meas, имеет четыре столбца, таким образом, массив набора данных, ds, имеет четыре переменные. Имена переменных по умолчанию являются именем массивов, meas, с добавленными номерами столбцов.

Можно задать собственную переменную или имена наблюдения с помощью аргументов пары "имя-значение" VarNames и ObsNames, соответственно.

Если вы используете dataset чтобы преобразовать числовой массив в массив набора данных, по умолчанию, получившийся массив набора данных имеет одну переменную, которая является массивом вместо отдельных переменных для каждого столбца.

Исследуйте массив набора данных.

Возвратите размер массива набора данных, ds.

size(ds)

ans = 1×2

   150     4

Массив набора данных, ds, одного размера с числовым массивом, meas. Имена переменных и имена наблюдения не включают в размер массива набора данных.

Исследуйте метаданные набора данных массивов.

Возвратите свойства метаданных массива набора данных, ds.

ds.Properties

ans = struct with fields:
       Description: ''
    VarDescription: {}
             Units: {}
          DimNames: {'Observations'  'Variables'}
          UserData: []
          ObsNames: {}
          VarNames: {'meas1'  'meas2'  'meas3'  'meas4'}

Можно также получить доступ к свойствам индивидуально. Например, можно получить имена переменных с помощью ds.Properties.VarNames.

Данные о доступе в переменной типа массив набора данных.

Можно использовать имена переменных с индексацией точки, чтобы получить доступ к данным в массиве набора данных. Например, найдите минимальное значение в первой переменной, meas1.

min(ds.meas1)

ans = 4.3000

Измените имена переменных.

Эти четыре переменные в ds на самом деле измерения длины чашелистика, ширины чашелистика, лепестковой длины и лепестковой ширины. Измените имена переменных, чтобы быть более описательными.

ds.Properties.VarNames = {'SLength','SWidth','PLength','PWidth'};

Добавьте описание.

можно добавить описание для массива набора данных.

ds.Properties.Description = 'Fisher iris data';
ds.Properties

ans = struct with fields:
       Description: 'Fisher iris data'
    VarDescription: {}
             Units: {}
          DimNames: {'Observations'  'Variables'}
          UserData: []
          ObsNames: {}
          VarNames: {'SLength'  'SWidth'  'PLength'  'PWidth'}

Свойства массива набора данных обновляются с новыми именами переменных и описанием.

Добавьте переменную в массив набора данных.

Переменная species массив ячеек меток разновидностей. Добавьте species к массиву набора данных, ds, как номинальный массив под названием Species. Отобразите первые пять наблюдений в массиве набора данных.

ds.Species = nominal(species);
ds(1:5,:)

ans = 
    SLength    SWidth    PLength    PWidth    Species
    5.1        3.5       1.4        0.2       setosa 
    4.9          3       1.4        0.2       setosa 
    4.7        3.2       1.3        0.2       setosa 
    4.6        3.1       1.5        0.2       setosa 
      5        3.6       1.4        0.2       setosa 

Массив набора данных, ds, теперь имеет пятую переменную, Species.

Загрузка демонстрационных данных.

load carsmall

Создайте массив набора данных.

Создайте массив набора данных из подмножества переменных рабочей области.

ds = dataset(Origin,Acceleration,Cylinders,MPG);
ds.Properties.VarNames(:)

ans = 4x1 cell
    {'Origin'      }
    {'Acceleration'}
    {'Cylinders'   }
    {'MPG'         }

При создании массива набора данных вы не должны вводить имена переменных. dataset автоматически использует имя каждой переменной рабочей области.

Заметьте что массив набора данных, ds, содержит набор переменных с типами гетерогенных данных. Origin символьный массив, и другие переменные являются числовыми.

Исследуйте массив набора данных.

Отобразите первые пять наблюдений в массиве набора данных.

ds(1:5,:)

ans = 
    Origin     Acceleration    Cylinders    MPG
    USA          12            8            18 
    USA        11.5            8            15 
    USA          11            8            18 
    USA          12            8            16 
    USA        10.5            8            17 

Примените функцию к массиву набора данных.

Используйте datasetfun возвратить тип данных каждой переменной в ds.

varclass = datasetfun(@class,ds,'UniformOutput',false);
varclass(:)

ans = 4x1 cell
    {'char'  }
    {'double'}
    {'double'}
    {'double'}

Можно получить дополнительную информацию о переменных с помощью summary(ds).

Измените массив набора данных.

Cylinders числовая переменная, которая имеет значения 4, 6, и 8 для количества цилиндров. Преобразуйте Cylinders к номинальному массиву с уровнями four, six, и eight.

Отобразите страну происхождения и количество цилиндров для первых 15 автомобилей.

ds.Cylinders = nominal(ds.Cylinders,{'four','six','eight'});
ds(1:15,{'Origin','Cylinders'})

ans = 
    Origin     Cylinders
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    France     four     
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    
    USA        eight    

Переменная Cylinders имеет новый тип данных.