Распечатайте сводные данные таблицы, расписания или категориального массива
summary(
распечатывает сводные данные таблицы или расписания T
)T
.
Если T
таблица, затем сводная таблица отображает описание от T.Properties.Description
сопровождаемый сводными данными табличных переменных.
Если T
расписание, затем сводные данные расписания отображают описание от T.Properties.Description
, сводные данные времен строки, и затем сводные данные переменных расписания.
summary(
распечатывает сводные данные категориального массива A
)A
.
Если A
вектор, затем summary(A)
отображает названия категории наряду с числом элементов в каждой категории (количества категории). Это также отображает число элементов, которые не определены.
Если A
матрица, затем summary
обрабатывает столбцы A
как векторы и отображения категория значит каждый столбец A
.
Если A
многомерный массив, затем summary
действия вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1
.
Составление таблицы.
load patients BloodPressure = [Systolic Diastolic]; T = table(Gender,Age,Smoker,BloodPressure,'RowNames',LastName);
Добавьте описания и модули к таблице T
. Можно добавить описание для таблицы в целом, и также для отдельных переменных.
T.Properties.Description = 'Simulated patient data'; T.Properties.VariableUnits = {'' 'Yrs' '' 'mm Hg'}; T.Properties.VariableDescriptions{4} = 'Systolic/Diastolic';
Распечатайте сводные данные таблицы T
.
format compact
summary(T)
Description: Simulated patient data Variables: Gender: 100x1 cell array of character vectors Age: 100x1 double Properties: Units: Yrs Values: Min 25 Median 39 Max 50 Smoker: 100x1 logical Values: True 34 False 66 BloodPressure: 100x2 double Properties: Units: mm Hg Description: Systolic/Diastolic Values: Column 1 Column 2 ________ ________ Min 109 68 Median 122 81.5 Max 138 99
summary
отображает минимум, медиану и максимальные значения для каждого столбца переменной BloodPressure
.
Создайте маленькое расписание.
Time = [seconds(1:5)]'; TT = timetable(Time,[98;97.5;97.9;98.1;97.9],[120;111;119;117;116],... 'VariableNames',{'Reading1','Reading2'})
TT=5×2 timetable
Time Reading1 Reading2
_____ ________ ________
1 sec 98 120
2 sec 97.5 111
3 sec 97.9 119
4 sec 98.1 117
5 sec 97.9 116
Распечатайте сводные данные расписания. summary
распечатывает сводные данные времен строки, сопровождаемых сводными данными переменных. Если расписание обычно, то summary
также распечатывает размер временного шага между временами строки.
summary(TT)
RowTimes: Time: 5x1 duration Values: Min 1 sec Median 3 sec Max 5 sec TimeStep 1 sec Variables: Reading1: 5x1 double Values: Min 97.5 Median 97.9 Max 98.1 Reading2: 5x1 double Values: Min 111 Median 117 Max 120
Составление таблицы. Добавьте модули в табличные переменные. Затем отобразите первые несколько строк.
load patients BloodPressure = [Systolic Diastolic]; T = table(Gender,Age,Smoker,BloodPressure,'RowNames',LastName); T.Properties.VariableUnits = {'' 'Years' '' 'mm Hg'}; head(T,3)
ans=3×4 table
Gender Age Smoker BloodPressure
__________ ___ ______ _____________
Smith {'Male' } 38 true 124 93
Johnson {'Male' } 43 false 109 77
Williams {'Female'} 38 false 125 83
Возвратите сводные данные таблицы. Чтобы возвратить сводные данные как структуру, задайте выходной аргумент при использовании summary
функция.
s = summary(T)
s = struct with fields:
Gender: [1x1 struct]
Age: [1x1 struct]
Smoker: [1x1 struct]
BloodPressure: [1x1 struct]
Отобразите сводные данные табличной переменной Age
. Для каждой переменной T
, выходной аргумент s
имеет поле, которое содержит его сводные данные.
s.Age
ans = struct with fields:
Size: [100 1]
Type: 'double'
Description: ''
Units: 'Years'
Continuity: []
Min: 25
Median: 39
Max: 50
NumMissing: 0
NumMissing
поле показывает число элементов, которые являются отсутствующим значением. В этом случае, Age
не содержит NaN
значения, таким образом, NumMissing
нуль. summary
включает NumMissing
поле для числового, duration
datetime
, и categorical
переменные.
Отобразите минимальный возраст, содержавшийся в таблице. Можно получить доступ к любому полю сводных данных по наименованию.
s.Age.Min
ans = 25
Отобразите сводные данные табличной переменной Smoker
. Можно определить количества курильщиков и некурящих от True
и False
поля . Информация, содержавшаяся в сводных данных табличной переменной, зависит от типа данных переменной.
s.Smoker
ans = struct with fields:
Size: [100 1]
Type: 'logical'
Description: ''
Units: ''
Continuity: []
True: 34
False: 66
Создайте расписание.
Time = datetime({'2015-12-18 08:00:00';'2015-12-18 10:00:00';'2015-12-18 12:00:00'}); Temp = [37.3;39.1;42.3]; Pressure = [30.1;30.03;29.9]; TT = timetable(Time,Temp,Pressure)
TT=3×2 timetable
Time Temp Pressure
____________________ ____ ________
18-Dec-2015 08:00:00 37.3 30.1
18-Dec-2015 10:00:00 39.1 30.03
18-Dec-2015 12:00:00 42.3 29.9
Возвратите сводные данные расписания как структура.
s = summary(TT)
s = struct with fields:
Time: [1x1 struct]
Temp: [1x1 struct]
Pressure: [1x1 struct]
Отобразите сводные данные времен строки. TimeStep
поле показывает, что временной интервал между временами строки подряд составляет два часа. NumMissing
поле показывает, что нет никаких отсутствующих значений (NaT
) в векторе времен строки.
s.Time
ans = struct with fields:
Size: [3 1]
Type: 'datetime'
Min: 18-Dec-2015 08:00:00
Median: 18-Dec-2015 10:00:00
Max: 18-Dec-2015 12:00:00
NumMissing: 0
TimeStep: 02:00:00
Изменитесь в прошлый раз строки так, чтобы времена строки имели различные интервалы между ними.
TT.Time(3) = '2015-12-18 11:00:00';
TT
TT=3×2 timetable
Time Temp Pressure
____________________ ____ ________
18-Dec-2015 08:00:00 37.3 30.1
18-Dec-2015 10:00:00 39.1 30.03
18-Dec-2015 11:00:00 42.3 29.9
Возвратите сводные данные обновленного расписания. Поскольку временные шаги между временами строки отличаются, TimeStep
поле имеет NaN
.
s = summary(TT); s.Time
ans = struct with fields:
Size: [3 1]
Type: 'datetime'
Min: 18-Dec-2015 08:00:00
Median: 18-Dec-2015 10:00:00
Max: 18-Dec-2015 11:00:00
NumMissing: 0
TimeStep: NaN
Начиная в R2018b, можно добавить пользовательские свойства в таблицы и расписания. Если вы добавляете пользовательские свойства, то сводные данные таблицы или расписания включают те свойства.
Во-первых, составьте таблицу и добавленные стоимости к некоторым ее предопределенным свойствам.
load patients BloodPressure = [Systolic Diastolic]; T = table(Gender,Age,Smoker,BloodPressure,'RowNames',LastName); T.Properties.Description = 'Simulated patient data'; T.Properties.VariableUnits = {'' 'Yrs' '' 'mm Hg'}; T.Properties.VariableDescriptions{4} = 'Systolic/Diastolic';
Добавьте пользовательские свойства с помощью addprop
функция. Для каждого пользовательского свойства задайте имя. Кроме того, задайте, хранит ли значение каждого пользовательского свойства метаданные, которые применяются к таблице или отдельным табличным переменным.
T = addprop(T,{'SourceFile','DataOrigin'},{'table','variable'});
Сохраните значения метаданных в пользовательских свойствах.
T.Properties.CustomProperties.SourceFile = 'patients.mat'; T.Properties.CustomProperties.DataOrigin = {'census','census','self report','blood pressure reading'};
Распечатайте сводные данные таблицы. Кроме T.Properties.Description
, summary
функция не отображает свойства, которые применяются к таблице в целом. Так, это не отображает значение T.Properties.CustomProperties.SourceFile
. Однако summary
действительно отображает свойства, которые применяются к табличным переменным. Для каждой переменной, summary
отображает соответствующее значение от T.Properties.CustomProperties.DataOrigin
.
summary(T)
Description: Simulated patient data Variables: Gender: 100x1 cell array of character vectors Custom Properties: DataOrigin: census Age: 100x1 double Properties: Units: Yrs Custom Properties: DataOrigin: census Values: Min 25 Median 39 Max 50 Smoker: 100x1 logical Custom Properties: DataOrigin: self report Values: True 34 False 66 BloodPressure: 100x2 double Properties: Units: mm Hg Description: Systolic/Diastolic Custom Properties: DataOrigin: blood pressure reading Values: Column 1 Column 2 ________ ________ Min 109 68 Median 122 81.5 Max 138 99
Возвратите сводные данные как структуру. Каждое поле имеет структуру, соответствующую одной из табличных переменных.
s = summary(T)
s = struct with fields:
Gender: [1x1 struct]
Age: [1x1 struct]
Smoker: [1x1 struct]
BloodPressure: [1x1 struct]
Структура s.Age
хранит сводные данные для Age
переменная.
s.Age
ans = struct with fields:
Size: [100 1]
Type: 'double'
Description: ''
Units: 'Yrs'
Continuity: []
Min: 25
Median: 39
Max: 50
NumMissing: 0
CustomProperties: [1x1 struct]
s.Age.CustomProperties
структура хранит соответствующее значение от T.Properties.CustomProperties.DataOrigin
свойство.
s.Age.CustomProperties
ans = struct with fields:
DataOrigin: {'census'}
Создайте категориальный вектор 1 на 5.
A = categorical({'plane' 'car' 'train' 'car' 'plane'})
A = 1x5 categorical
plane car train car plane
A
имеет три категории, car
, plane
, и train
.
Распечатайте сводные данные A
.
summary(A)
car plane train 2 2 1
car
появляется в двух элементах A
, plane
появляется в двух элементах и train
появляется в одном элементе.
Начиная с A
вектор-строка, summary
перечисляет случаи каждой категории горизонтально.
Создайте 4 2 категориальный массив, A
, от числового массива.
X = [1 3; 2 1; 3 1; 4 2]; valueset = 1:3; catnames = {'red','green','blue'}; A = categorical(X,valueset,catnames)
A = 4x2 categorical
red blue
green red
blue red
<undefined> green
A
имеет три категории, red
, green
, и blue
. Значение, 4
, не был включен в valueset
введите к categorical
функция. Поэтому соответствующий элемент, A(4,1)
, не имеет соответствующей категории и не определен.
Распечатайте сводные данные A
.
summary(A)
red 1 2 green 1 1 blue 1 1 <undefined> 1 0
red
появляется однажды в первом столбце A
и дважды во втором столбце.
green
появляется однажды в первом столбце A
и однажды во втором столбце.
blue
появляется однажды в первом столбце A
и однажды во втором столбце.
A
содержит только один неопределенный элемент. Это происходит в первом столбце.
Создайте 3 2 категориальный массив, A
, от числового массива.
A = categorical([1 3; 2 1; 3 1],1:3,{'red','green','blue'})
A = 3x2 categorical
red blue
green red
blue red
A
имеет три категории, red
, green
, и blue
.
Распечатайте сводные данные A
вдоль второго измерения.
summary(A,2)
red green blue 1 0 1 1 1 0 1 0 1
red
появляется однажды в первой строке A
, однажды во второй строке, и однажды в третьей строке.
green
появляется только в одном элементе. Это происходит во второй строке A
.
blue
появляется однажды в первой строке A
и однажды в третьей строке.
T
— Входная таблицаВходная таблица в виде таблицы или расписания.
A
— Категориальный массивКатегориальный массив в виде вектора, матрицы или многомерного массива.
dim
— Размерность A
действовать впередРазмерность A
действовать к вперед в виде положительного целочисленного скаляра. Если никакое значение не задано, значением по умолчанию является первое измерение массива, размер которого не равняется 1.
Считайте двумерный категориальный массив A
:
Если dim = 1
, затем summary(A,dim)
отображает счета категории для каждого столбца A
.
Если dim = 2
, затем summary(A,dim)
возвращает количества категории каждой строки A
.
Если dim
больше ndims(A)
, затем summary(A)
возвращает массив тот же размер как A
для каждой категории. summary
возвращает 1
для элементов в соответствующей категории и 0
в противном случае.
s
— Сводные данные переменных таблицы или расписанияСводные данные переменных таблицы или расписания, возвращенных как скалярная структура. Для каждой переменной T.
во входе VarName
T
, структура output s
содержит поле s.
со сводными данными для той переменной.VarName
Если T
имеет переменные, имена которых не являются допустимыми идентификаторами MATLAB®, затем summary
изменяет их, чтобы создать допустимые имена полей, в основном, путем удаления пробелов и заменяющий символы non-ASCII на символы нижнего подчеркивания.
Для каждого типа данных, s.
содержит поля, показанные ниже. Можно получить доступ к полям с точечной индексацией. Например, VarName
s.
возвращает размер табличной переменной под названием VarName
размер
.VarName
Тип переменной таблицы или расписания | Поля для сводных данных переменной | Описание |
---|---|---|
Числовой, |
| Размер переменной, сохраненной как числовой массив |
| Тип переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Описание переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Модули переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Минимальное значение | |
| Среднее значение | |
| Максимальное значение | |
| Количество отсутствующих значений ( | |
| Имена и значения для пользовательских свойств, сопоставленных с переменной, сохраненной как структура | |
логический |
| Размер переменной, сохраненной как числовой массив |
| Тип переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Описание переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Модули переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Количество | |
| Количество | |
| Имена и значения для пользовательских свойств, сопоставленных с переменной, сохраненной как структура | |
|
| Размер переменной, сохраненной как числовой массив |
| Тип переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Описание переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Модули переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Категории, сохраненные как массив ячеек из символьных векторов | |
| Число элементов в каждой категории, сохраненной как числовой массив | |
| Количество отсутствующих значений ( | |
| Имена и значения для пользовательских свойств, сопоставленных с переменной, сохраненной как структура | |
Другой |
| Размер переменной, сохраненной как числовой массив |
| Тип переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Описание переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Модули переменной, сохраненной как вектор символов | |
| Имена и значения для пользовательских свойств, сопоставленных с переменной, сохраненной как структура |
Если T
расписание, затем s
также имеет поле со сводными данными времен строки. В течение времен строки расписания только, сводные данные включают TimeStep
поле . Если времена строки увеличиваются или уменьшаются монотонно фиксированным временным шагом, то TimeStep
имеет числовое значение. Если времена строки неправильны, то TimeStep
isnan
.
Поля для сводных данных времен строки расписания | Описание полей |
---|---|
| Размер вектора времен строки, сохраненных как числовой массив |
| Тип данных, сохраненный как вектор символов |
| Минимальное значение |
| Среднее значение |
| Максимальное значение |
| Количество отсутствующих значений ( |
| Временной шаг между временами строки подряд ( |
Сводная таблица отображает табличное описание от T.Properties.Description
сопровождаемый информацией о переменных T
.
Сводные данные содержат следующую информацию о переменных:
Имя: Размер и Тип данных — Имя переменной от T.Properties.VariableNames
, размер переменной и тип данных переменной.
Модули — Переменные модули от T.Properties.VariableUnits
.
Описание — Описание переменной от T.Properties.VariableDescriptions
.
Custom Properties: — имена пользовательских свойств, которые применяются к переменным и их соответствующим значениям, от T.Properties.CustomProperties
. Если нет никаких пользовательских свойств, то этот раздел не использован.
Значения — Только включенный для числового, логического, categorical
datetime
, или duration
переменные.
Числовой, datetime
, или duration
переменные — минимум, медиана и максимальные значения. Кроме того, количество отсутствующих значений (NaN
s или NaT
s) включен, когда тот номер больше нуля.
Логические переменные — количество значений, которые являются true
и количество значений, которые являются false
.
categorical
переменные — число элементов от каждой категории. Кроме того, количество неопределенных элементов включено, когда тот номер больше нуля.
Если T
расписание, затем сводные данные содержат ту же информацию о векторе времен строки.
Эта функция поддерживает высокие массивы с ограничением:
Некоторые поля в сводных данных может быть невозможно вычислить за разумное количество времени, такое как медиана.
Для получения дополнительной информации смотрите Длинные массивы для Данных, которые не помещаются в память.
Эта функция полностью поддерживает распределенные массивы. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска с Распределенными Массивами (Parallel Computing Toolbox).
categorical
| categories
| countcats
| head
| table
| tail
| timetable
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.