Считайте данные 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'};
В то время как существуют доступные данные, которые будут считаны из datastore, считайте один блок данных за один раз и анализируйте данные. В этом примере суммируйте фактическое прошедшее время.
sumElapsedTime = 0; while hasdata(ds) T = read(ds); sumElapsedTime = sumElapsedTime + sum(T.ActualElapsedTime); end
Просмотрите сумму фактического прошедшего времени.
sumElapsedTime
sumElapsedTime = 14531797
Создайте datastore из файла примера, mapredout.mat
, который является выходным файлом mapreduce
функция.
ds = datastore('mapredout.mat');
Считайте подмножество данных в datastore.
T = read(ds)
T=1×2 table
Key Value
______ _________
{'AA'} {[14930]}
Измените количество пар "ключ-значение", чтобы читать за один раз путем изменения ReadSize
свойство datastore.
ds.ReadSize = 5;
Считайте следующие пять пар "ключ-значение" в datastore.
T = read(ds)
T=5×2 table
Key Value
______ _________
{'AS'} {[ 2910]}
{'CO'} {[ 8138]}
{'DL'} {[16578]}
{'EA'} {[ 920]}
{'HP'} {[ 3660]}
Создайте datastore, который обеспечивает четность между парой изображений базовых хранилищ данных. Например, создайте два отдельных хранилища данных изображений, и затем создайте объединенный datastore, который читает соответствующие изображения из двух хранилищ данных изображений.
Создайте datastore изображений imds1
представление набора трех изображений.
imds1 = imageDatastore({'peppers.png','street1.jpg','street2.jpg'});
Создайте второй datastore imds2
содержа маску ярких областей трех изображений. Чтобы создать этот datastore, сначала преобразуйте изображения imds1
к шкале полутонов. Затем преобразуйте каждое изображение в бинарную маску путем выполнения пороговой обработки. В этом примере операция пороговой обработки сопоставляет пиксели со значением выше порога (250
) белому и всем другим пикселям к черному цвету.
imds2 = transform(imds1,@(x) rgb2gray(x)>250);
Создайте объединенный datastore из imds1
и imds2
.
imdsCombined = combine(imds1,imds2);
Считайте первое подмножество данных из объединенного datastore. Выход является 1 2 массивом ячеек. Эти два столбца представляют первое подмножество данных, считанных из двух базовых хранилищ данных imds1
и imds2
, соответственно.
dataOut = read(imdsCombined)
dataOut=1×2 cell array
{384x512x3 uint8} {384x512 logical}
Отобразите данные о чтении из объединенного datastore как пара мозаичных изображений.
tile = imtile(dataOut); imshow(tile)
Читайте из объединенного datastore снова. Этот вызов read
функция продолжает читать из конечной точки предыдущего вызова.
dataOut = read(imdsCombined)
dataOut=1×2 cell array
{480x640x3 uint8} {480x640 logical}
Отобразите данные о чтении.
tile = imtile(dataOut); imshow(tile)
ds
— Введите datastoreВведите datastore. Можно использовать эти хранилища данных в качестве входа к read
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
— Выходные данныеВыходные данные, возвращенные как таблица или массив в зависимости от типа ds
.
Тип Datastore | Тип данных data | Описание |
---|---|---|
TabularTextDatastore и SpreadsheetDatastore | Таблица | SelectedVariableNames свойство определяет табличные переменные. |
ImageDatastore | Целочисленный массив | Размерности целочисленного массива зависят от типа изображения:
Если |
KeyValueDatastore | Таблица | Именами табличной переменной является Key и Value . |
FileDatastore | Варьируется | Выход совпадает с выходным параметром, возвращенным пользовательской функцией чтения, заданной 'ReadFcn' значение. |
TransformedDatastore | Варьируется | Выход совпадает с выходом функции преобразования @fcn заданный в transform метод раньше создавал TransformedDatastore . |
CombinedDatastore | Варьируется | Содержит горизонтальную конкатенацию выхода чтения от соответствующих базовых хранилищ данных. |
info
— Информация о считанных данныхИнформация о считанных данных, возвращенных как массив структур или массив ячеек массивов структур.
Для хранилищ данных MATLAB и TransformedDatastore
информация
массив структур, который имеет поля с информацией о datastore.
Для CombinedDatastore
информация
массив ячеек массивов структур. Каждый элемент массива ячеек содержит структуру с соответствующими полями соответствующего базового datastore.
Информация в массиве структур зависит от типа входного datastore. Массив структур может содержать следующие поля.
Имя поля | Типы хранилищ данных | Описание |
---|---|---|
Filename | ImageDatastore SpreadsheetDatastore TabularTextDatastore fileDatastore KeyValueDatastore , и TallDatastore | Filename полностью разрешенный путь, содержащий строку пути, имя файла и расширение файла. Для ImageDatastore объекты, чей ReadSize свойство больше 1, Filename массив ячеек имен файлов, соответствующих каждому изображению. |
FileSize | Общий размер файла, в байтах. Для Для MAT-файлов, значения
| |
FileType | KeyValueDatastore только | Тип файла, из которого данные считаны, любой |
Label | ImageDatastore только | Имя метки изображения. Если |
NumCharactersRead | TabularTextDatastore только | Количество чтения символов. |
NumDataRows | SpreadsheetDatastore только | Вектор, содержащий количество строк, считанных из каждого листа. |
Offset | KeyValueDatastore и TabularTextDatastore только | Стартовая позиция операции чтения, в байтах. Для MAT-файлов, |
SheetNames | SpreadsheetDatastore только | Имена чтения листов. |
SheetNumbers | SpreadsheetDatastore только | Нумерация сопоставленного с чтением листов. |
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.