Получите верхние строки таблицы, timetable или длинный массив
Создайте таблицу, которая содержит 100 строк и пять переменных.
load patients
T = table(LastName,Gender,Age,Height,Weight);
size(T)ans = 1×2
100 5
Предварительный просмотр первых восьми строк.
T2 = head(T)
T2=8×5 table
LastName Gender Age Height Weight
____________ __________ ___ ______ ______
{'Smith' } {'Male' } 38 71 176
{'Johnson' } {'Male' } 43 69 163
{'Williams'} {'Female'} 38 64 131
{'Jones' } {'Female'} 40 67 133
{'Brown' } {'Female'} 49 64 119
{'Davis' } {'Female'} 46 68 142
{'Miller' } {'Female'} 33 64 142
{'Wilson' } {'Male' } 40 68 180
Создайте длинная таблица и предварительно просмотрите первые несколько строк данных.
Создайте длинная таблица для airlinesmall.csv набор данных. Выберите подмножество переменных для работы. Использование head для извлечения первых нескольких строк данных.
varnames = {'Year','Month','ArrDelay','DepDelay','UniqueCarrier'};
ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA',...
'SelectedVariableNames',varnames);
T = tall(ds)T =
Mx5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
: : : : :
: : : : :
tt = head(T)
tt =
8x5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
Соберите результаты в память, чтобы просмотреть данные.
t8 = gather(tt)
t8=8×5 table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
Предварительный просмотр первых 20 строк данных в длинная таблица.
Создайте длинная таблица для airlinesmall.csv набор данных. Выберите подмножество переменных для работы и обработки 'NA' значения как отсутствующие данные, так что datastore заменяет их на NaN значения. Использование head для просмотра первых 20 строк данных.
varnames = {'Year','Month','ArrDelay','DepDelay','UniqueCarrier'};
ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA',...
'SelectedVariableNames',varnames);
T = tall(ds)T =
Mx5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
: : : : :
: : : : :
tt = head(T,20)
tt =
20x5 tall table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
: : : : :
: : : : :
Соберите результаты в память, чтобы просмотреть данные.
t20 = gather(tt)
t20=20×5 table
Year Month ArrDelay DepDelay UniqueCarrier
____ _____ ________ ________ _____________
1987 10 8 12 {'PS'}
1987 10 8 1 {'PS'}
1987 10 21 20 {'PS'}
1987 10 13 12 {'PS'}
1987 10 4 -1 {'PS'}
1987 10 59 63 {'PS'}
1987 10 3 -2 {'PS'}
1987 10 11 -1 {'PS'}
1987 10 3 3 {'PS'}
1987 10 2 1 {'PS'}
1987 10 16 15 {'PS'}
1987 10 3 9 {'PS'}
1987 10 39 15 {'PS'}
1987 10 57 32 {'TW'}
1987 10 0 -3 {'TW'}
1987 10 -14 0 {'TW'}
⋮
A - Входной массивВходной массив, заданный как таблица или timetable.
Типы данных
: table | timetable
k - Количество строк для извлеченияКоличество строк для извлечения, заданное как положительное скалярное целое число. Если A имеет меньше, чем k строки, затем head возвращает все A.
B - Запрошенные строкиЗапрошенные строки, возвращенные как таблица или расписание. Тип данных B то же, что и A.
Эта функция полностью поддерживает длинные массивы. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Длинные массивы»
Вы можете использовать head и tail с длинные массивы любого допустимого базового типа данных (single, double, int8, datetime, table, и так далее).
Если вы не уверены, возвращен ли результат gather(A) помещается в памяти, а затем использует gather(head(A)) или gather(tail(A)). Эти команды все еще полностью оценивают длинный массив A, но возвращает только небольшое подмножество результата в памяти.
Эта функция полностью поддерживает массивы GPU. Для получения дополнительной информации смотрите Запуск функций MATLAB на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).
Эта функция полностью поддерживает распределенные массивы. Для получения дополнительной информации смотрите Запуск функций MATLAB с распределенными массивами (Parallel Computing Toolbox).
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
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.