Подмножество предварительного просмотра данных в datastore
Создайте datastore из файла примера, airlinesmall.csv
, который содержит табличные данные.
ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA',... 'MissingValue',0);
Измените SelectedVariableNames
свойство задать переменные интереса.
ds.SelectedVariableNames = {'DepTime','ArrTime','ActualElapsedTime'};
Предварительно просмотрите данные для выбранных переменных.
data = preview(ds)
data=8×3 table
DepTime ArrTime ActualElapsedTime
_______ _______ _________________
642 735 53
1021 1124 63
2055 2218 83
1332 1431 59
629 746 77
1446 1547 61
928 1052 84
859 1134 155
Создайте datastore из файла примера, mapredout.mat
, который является выходным файлом mapreduce
функция.
ds = datastore('mapredout.mat');
Предварительно просмотрите данные в datastore.
data = preview(ds)
data=1×2 table
Key Value
______ _________
{'AA'} {[14930]}
Создайте datastore, который обеспечивает четность между парой изображений базовых хранилищ данных. Например, создайте два отдельных хранилища данных изображений, и затем создайте объединенный datastore, представляющий два базовых хранилища данных.
Создайте datastore изображений imds1
представление набора трех изображений.
imds1 = imageDatastore({'street1.jpg','street2.jpg','peppers.png'});
Создайте второй datastore imds2
путем преобразования изображений imds1
к шкале полутонов и затем отражению изображений горизонтально.
imds2 = transform(imds1,@(x) fliplr(rgb2gray(x)));
Создайте объединенный datastore из imds1
и imds2
.
imdsCombined = combine(imds1,imds2);
Предварительно просмотрите данные в объединенном datastore. Выход является 1 2 массивом ячеек. Эти два столбца представляют первое подмножество данных из двух базовых хранилищ данных imds1
и imds2
, соответственно.
dataOut = preview(imdsCombined)
dataOut=1×2 cell array
{480x640x3 uint8} {480x640 uint8}
Отобразите предварительно просмотренные данные как пару мозаичных изображений.
tile = imtile(dataOut); imshow(tile)
ds
— Введите datastoreВведите datastore. Можно использовать эти хранилища данных в качестве входа к preview
метод.
Хранилища данных MATLAB® — Хранилища данных, созданные с помощью MATLAB datastore
функции. Например, создайте datastore для набора использования изображений ImageDatastore
. Для полного списка хранилищ данных смотрите, Выбирают Datastore for File Format или Application.
Объединенные и преобразованные хранилища данных — Хранилища данных создали использование combine
и transform
функции.
Пользовательские хранилища данных — Хранилища данных создали использование пользовательской среды хранилища данных. Смотрите Разрабатывают Пользовательский Datastore.
data
— Подмножество данныхПодмножество данных, возвращенных как таблица или массив в зависимости от типа ds
.
Тип Datastore | Тип данных data | Описание |
---|---|---|
TabularTextDatastore и SpreadsheetDatastore | Таблица | Таблица с переменными, заданными SelectedVariableNames свойство. Таблица содержит самое большее восемь строк. |
ImageDatastore | Целочисленный массив | Массив целых чисел, соответствующих первому изображению. Размерности целочисленного массива зависят от типа изображения:
|
KeyValueDatastore | Таблица | Таблица с переменными Key и Value . |
FileDatastore | Таблица | Таблица, содержащая выходной параметр, возвращенный функцией чтения, заданной 'ReadFcn' параметр в fileDatastore функция. |
TransformedDatastore | Варьируется | Выход совпадает с выходным параметром, возвращенным базовым datastore, заданным UnderlyingDatastores свойство. Например, если базовый datastore является datastore изображений с ReadSize значение свойства 1, затем data возвращен как целочисленный массив. |
CombinedDatastore | CellArray | Каждый элемент массива ячеек содержит выходной параметр, возвращенный соответствующим базовым datastore, заданным UnderlyingDatastores свойство. |
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.