Использование matlab.tall.transform чтобы создать длинный массив нулей с атрибутами, подобными другому массив.

Создайте длинная таблица для airlinesmall.csv набор данных. Данные содержат информацию о времени прибытия и вылета американских рейсов. Извлечение ArrDelay переменная, которая является вектором задержек прибытия.

ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA');
ds.SelectedVariableNames = {'ArrDelay' 'DepDelay'};
tt = tall(ds);
tX = tt.ArrDelay

tX =

  Mx1 tall double column vector

     8
     8
    21
    13
     4
    59
     3
    11
    :
    :

Напишите анонимную функцию, которая создает массив нулей с таким же размером и типом данных, как и вход.

zerosLike = @(in) zeros(size(in),'like',in);

Использование matlab.tall.transform для применения zerosLike функция в вектор задержек прибытия. Результатом является высокий вектор того же размера, но все значения которого равны нулю.

s = matlab.tall.transform(zerosLike, tX)

s =

  Mx1 tall double column vector

     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     :
     :

Вычислите среднюю общую задержку рейса из векторов задержек прибытия и вылета.

Создайте длинная таблица для airlinesmall.csv набор данных. Данные содержат информацию о времени прибытия и вылета американских рейсов. Извлечение ArrDelay и DepDelay переменные, которые являются векторами задержек прибытия и вылета.

ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA');
ds.SelectedVariableNames = {'ArrDelay' 'DepDelay'};
tt = tall(ds);
tX = tt.ArrDelay;
tY = tt.DepDelay;

The meanDelay функция конкатенирует входные векторы в матрицу, суммирует значения в каждой строке (игнорируя NaNs), а затем вычисляет среднее значение. Отображение содержимого этой функции файла.

type meanDelay

function D = meanDelay(a,b)
X = [a b];
Y = sum(X,2,'omitnan');
D = mean(Y);
end

Использование matlab.tall.transform для применения meanDelay функцию каждому блоку данных в tX и tY. Результатом является средняя общая задержка в каждом блоке данных.

d = matlab.tall.transform(@meanDelay, tX, tY)

d =

  7x1 tall double column vector

   14.0621
   11.1639
   17.2311
   15.1852
   12.5860
   19.8596
   14.4036

Эта операция принимает, что результат сокращения каждого блока данных до скалярного значения может помещаться в памяти. Для чрезвычайно больших наборов данных и наборов данных, которые используют небольшой размер блока, это предположение может не быть верным.

Найдите максимальное значение и индекс этого значения в каждой строке данных.

Создайте длинная таблица для airlinesmall.csv набор данных. Данные содержат информацию о времени прибытия и вылета американских рейсов. Извлечение ArrDelay и DepDelay переменные, которые являются векторами задержек прибытия и вылета.

ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA');
ds.SelectedVariableNames = {'ArrDelay' 'DepDelay'};
tt = tall(ds);
tX = tt.ArrDelay;
tY = tt.DepDelay;

The maxDelay функция конкатенирует входные векторы, а затем находит максимальную длительность задержки прибытия или отправления и ее индекс столбца. Отображение содержимого этого файла.

type maxDelay

function [M,I] = maxDelay(A,B)
X = [A B];
[M,I] = max(X,[],2);
end

Использование matlab.tall.transform для применения maxDelay функцию каждому блоку данных в tX и tY. Результатом является максимальная задержка прибытия или отбытия для каждой строки данных, а также вектор индекса, указывающий, из какого столбца пришло максимальное значение. Индекс 1 указывает, что задержка прибытия в этой строке больше, а индекс 2 указывает, что задержка отправления больше.

[M, idx] = matlab.tall.transform(@maxDelay, tX, tY)

M =

  Mx1 tall double column vector

    12
     8
    21
    13
     4
    63
     3
    11
    :
    :


idx =

  Mx1 tall double column vector

     2
     1
     1
     1
     1
     2
     1
     1
     :
     :

Используйте 'OutputsLike' опция для возврата таблицы из matlab.tall.transform который имеет другие переменные из таблицы входа.

Составьте длинная таблица с двумя переменными случайных значений.

T = tall(table(rand(1e6,1),rand(1e6,1)))

T =

  1,000,000x2 tall table

     Var1       Var2  
    _______    _______

    0.81472    0.90399
    0.90579    0.94095
    0.12699    0.80252
    0.91338    0.24205
    0.63236    0.97566
    0.09754    0.31723
     0.2785    0.81279
    0.54688    0.69743
       :          :
       :          :

Функция tableDiff вычисляет различие между два входа табличных переменных и добавляет результат как новую переменную в таблице. Отображение содержимого файла.

type tableDiff

function Tout = tableDiff(Tin)
d = Tin.Var2 - Tin.Var1;
Tin.Var3 = abs(d);
Tout = Tin;
end

Использование matlab.tall.transform для применения tableDiff функцию каждому блоку данных в T. Поскольку таблица выхода имеет другие переменные от таблицы входа, используйте 'OutputsLike' пара "имя-значение" для подачи таблицы прототипов с такими же переменными, как и выход (три переменные с именами по умолчанию Var1, Var2, и Var3).

Z = matlab.tall.transform(@tableDiff, T, 'OutputsLike', {table(1,1,1)})

Z =

  Mx3 tall table

     Var1       Var2        Var3  
    _______    _______    ________

    0.81472    0.90399    0.089267
    0.90579    0.94095    0.035156
    0.12699    0.80252     0.67553
    0.91338    0.24205     0.67133
    0.63236    0.97566      0.3433
    0.09754    0.31723     0.21969
     0.2785    0.81279     0.53429
    0.54688    0.69743     0.15054
       :          :          :
       :          :          :