Примените функцию к строкам таблицы или расписания
B = rowfun(func,A)func к каждой строке таблицы или расписания A и возвращает результаты в таблицу или расписание B.
func принимает size(A,2) входные параметры.
Если A расписание и func агрегировал данные по группам строк, затем rowfun присваивает в первый раз строки от каждой группы строк в A как соответствующее время строки в B. Возвратить B как таблица без времен строки, задайте 'OutputFormat' как 'table'.
B = rowfun(func,A,Name,Value)func к каждой строке таблицы A с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы.
Например, можно задать который переменные передать функциональному func и как вызвать func.
Примените функциональный hypot к каждой строке 5 2 таблицы A найти кратчайшее расстояние между переменными x и y.
Составьте таблицу, A, с двумя переменными числовых данных.
rng('default')
x = randi(10,[5,1]);
y = randi(10,[5,1]);
A = table(x,y)A=5×2 table
x y
__ __
9 1
10 3
2 6
10 10
7 10
Примените функцию, hypot, к каждой строке A. Функциональный hypot берет два входных параметров и возвращает один выходной параметр.
B = rowfun(@hypot,A,'OutputVariableNames','z')
B=5×1 table
z
______
9.0554
10.44
6.3246
14.142
12.207
B таблица.
Добавьте функциональный выход, B, к входной таблице, A.
[A B]
ans=5×3 table
x y z
__ __ ______
9 1 9.0554
10 3 10.44
2 6 6.3246
10 10 14.142
7 10 12.207
Задайте и примените модель геометрического броуновского движения к области значений параметров.
Создайте функцию в файле с именем gbmSim.m это содержит следующий код.
% Copyright 2015 The MathWorks, Inc. function [m,mtrue,s,strue] = gbmSim(mu,sigma) % Discrete approximation to geometric Brownian motion % % [m,mtrue,s,strue] = gbmSim(mu,sigma) computes the % simulated mean, true mean, simulated standard deviation, % and true standard deviation based on the parameters mu and sigma. numReplicates = 1000; numSteps = 100; y0 = 1; t1 = 1; dt = t1 / numSteps; y1 = y0*prod(1 + mu*dt + sigma*sqrt(dt)*randn(numSteps,numReplicates)); m = mean(y1); s = std(y1); % Theoretical values mtrue = y0 * exp(mu*t1); strue = mtrue * sqrt(exp(sigma^2*t1) - 1); end
gbmSim принимает два входных параметров, mu и sigma, и возвращает четыре выходных параметра, m, mtrueS, и strue.
Задайте таблицу, params, содержа параметры, чтобы ввести к Модели Броуновского движения.
mu = [-.5; -.25; 0; .25; .5]; sigma = [.1; .2; .3; .2; .1]; params = table(mu,sigma)
params =
5x2 table
mu sigma
_____ _____
-0.5 0.1
-0.25 0.2
0 0.3
0.25 0.2
0.5 0.1
Примените функцию, gbmSim, к строкам таблицы, params.
stats = rowfun(@gbmSim,params,... 'OutputVariableNames',... {'simulatedMean' 'trueMean' 'simulatedStd' 'trueStd'})
stats =
5x4 table
simulatedMean trueMean simulatedStd trueStd
_____________ ________ ____________ ________
0.60501 0.60653 0.05808 0.060805
0.77916 0.7788 0.161 0.15733
1.0024 1 0.3048 0.30688
1.2795 1.284 0.25851 0.25939
1.6498 1.6487 0.16285 0.16529
Эти четыре имен переменных заданы 'OutputVariableNames' аргумент пары "имя-значение" указывает на тот rowfun должен получить четыре выходных параметров из gbmSim. Можно задать меньше имен выходной переменной, чтобы возвратить меньше выходных параметров gbmSim.
Добавьте функциональный выход, stats, к входу, params.
[params stats]
ans =
5x6 table
mu sigma simulatedMean trueMean simulatedStd trueStd
_____ _____ _____________ ________ ____________ ________
-0.5 0.1 0.60501 0.60653 0.05808 0.060805
-0.25 0.2 0.77916 0.7788 0.161 0.15733
0 0.3 1.0024 1 0.3048 0.30688
0.25 0.2 1.2795 1.284 0.25851 0.25939
0.5 0.1 1.6498 1.6487 0.16285 0.16529
Составьте таблицу, A, где g сгруппированная переменная.
rng('default')
g = randi(3,[15,1]);
x = rand([15,1]);
y = rand([15,1]);
A = table(g,x,y)A=15×3 table
g x y
_ ________ ________
3 0.14189 0.70605
3 0.42176 0.031833
1 0.91574 0.27692
3 0.79221 0.046171
2 0.95949 0.097132
1 0.65574 0.82346
1 0.035712 0.69483
2 0.84913 0.3171
3 0.93399 0.95022
3 0.67874 0.034446
1 0.75774 0.43874
3 0.74313 0.38156
3 0.39223 0.76552
2 0.65548 0.7952
3 0.17119 0.18687
Задайте анонимную функцию, func, вычислить среднюю разницу между x и y.
func = @(x,y) mean(x-y);
Найдите среднюю разницу между переменными в группах 1, 2, и 3 заданный сгруппированной переменной, g.
B = rowfun(func,A,... 'GroupingVariable','g',... 'OutputVariableName','MeanDiff')
B=3×3 table
g GroupCount MeanDiff
_ __________ ________
1 4 0.032744
2 3 0.41822
3 8 0.14656
Переменная GroupCount указывает на количество строк в A для каждой группы.
func функцияФункция в виде указателя на функцию. Можно задать функцию в файле или как анонимная функция. Если func соответствует больше чем одному файлу функции (то есть, если func представляет набор перегруженных функций), MATLAB® определяет который функция вызвать на основе класса входных параметров.
func может принять не больше, чем size(A,2) входные параметры. По умолчанию, rowfun возвращает сначала выходной параметр func. Возвращать больше, чем один выходной параметр func, используйте 'NumOutputs' или 'OutputVariableNames' аргументы в виде пар имя-значение.
Пример: func = @(x,y) x.^2+y.^2; берет два входных параметров и находит сумму квадратов.
A — Входная таблицаВходная таблица в виде таблицы или расписания.
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.
'InputVariables',2 использование только вторая переменная в A как вход к func.'InputVariables' — Спецификаторы для выбора переменных A передать funcСпецификаторы для выбора переменных A передать funcВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InputVariables' и положительное целое число, вектор из положительных целых чисел, вектора символов, массива ячеек из символьных векторов, массива строк, логического вектора или указателя на функцию.
Если вы задаете 'InputVariables' как указатель на функцию, затем это должно возвратить логический скаляр и rowfun передачи только переменные в A куда функция возвращает 1 TRUE).
'GroupingVariables' — Одна или несколько переменных в A это задает группы строкОдна или несколько переменных в A это задает группы строк в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'GroupingVariables' и положительное целое число, вектор из положительных целых чисел, вектора символов, массива ячеек из символьных векторов, массива строк или логического вектора.
Значение 'GroupingVariables' задает, какие табличные переменные являются сгруппированными переменными, не их типами данных. Сгруппированная переменная может быть числовой, или иметь тип данных categoricalcalendarDurationdatetimeдлительностьлогический, или string.
Строки в A это имеет те же значения сгруппированной переменной, принадлежат той же группе. rowfun применяет func каждой группе строк, а не отдельно к каждой строке A. Выход, B, содержит одну строку для каждой группы.
Если какая-либо сгруппированная переменная содержит NaNs или отсутствующие значения (такие как NaTs, неопределенные категориальные значения или отсутствующие строки), затем соответствующие строки не принадлежат никакой группе и исключены из выхода.
Метки строки могут быть сгруппированными переменными. Можно сгруппироваться на одних только этикетках строки на одной или нескольких переменных в A, или на этикетках строки и переменных вместе.
Если A таблица, затем метки являются именами строки.
Если A расписание, затем метки являются временами строки.
'SeparateInputs' — Индикатор для вызова func с отдельными входными параметрамиtrue (значение по умолчанию) | false| 1 Индикатор для вызова func с отдельными входными параметрами в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SeparateInputs' и любой trueложь, 1, или 0.
|
Это поведение по умолчанию. |
|
|
'ExtractCellContents' — Индикатор, чтобы передать значения от переменных ячейки до funcfalse (значение по умолчанию) | true| 0 Индикатор, чтобы передать значения от переменных ячейки до funcВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ExtractCellContents' и любой falseTRUE, 0, или 1.
|
Для сгруппированного расчета значения в каждой группе в переменной ячейки должны позволить вертикальную конкатенацию. |
|
Это поведение по умолчанию. |
'OutputVariableNames' — Имена переменных для выходных параметров funcИмена переменных для выходных параметров funcВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OutputVariableNames' и вектор символов, массив ячеек из символьных векторов или массив строк, с именами, которые непусты и отличны. Количество имен должно равняться количеству выходных параметров, желаемых от func.
Кроме того, имена переменных должны быть допустимыми идентификаторами MATLAB. Если допустимые идентификаторы MATLAB не доступны для использования в качестве имен переменных, MATLAB использует массив ячеек N векторы символов формы {'Var1'... 'Var где N'}N количество переменных. Можно определить допустимые имена переменной MATLAB с помощью функции isvarname.
'NumOutputs' — Количество выходных параметров от funcКоличество выходных параметров от funcВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'NumOutputs' и 0 или положительное целое число. Целое число должно быть меньше чем или равно возможному количеству выходных параметров от func.
Пример: 'NumOutputs',2 причины rowfun вызывать func с двумя выходными параметрами.
'OutputFormat' — Формат B'table' (значение по умолчанию) | 'timetable' | 'uniform' | 'cell'Формат BВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OutputFormat' и любой значение 'table', 'uniform', или 'cell'.
|
Это - выходной формат по умолчанию. |
|
Если |
|
|
|
|
'ErrorHandler' — Функция, чтобы вызвать, если func сбоиФункция, чтобы вызвать, если func сбои в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ErrorHandler' и указатель на функцию. Задайте эту функцию так, чтобы она повторно выдала ошибку или возвратила допустимые выходные параметры для функционального func.
MATLAB вызывает заданную функцию обработки ошибок с двумя входными параметрами:
Структура с этими полями:
| Ошибочный идентификатор. |
| Текст сообщения об ошибке. |
| Строка или группа индексируют, в котором произошла ошибка. |
Набор входных параметров, чтобы функционировать func во время ошибки.
Например,
function [A, B] = errorFunc(S, varargin)
warning(S.identifier, S.message);
A = NaN; B = NaN;arrayfun | cellfun | convertvars | findgroups | groupsummary | isvarname | splitapply | structfun | varfun | vartype
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.