Используйте matlab.tall.transform создавать длинный массив нулей с атрибутами, похожими на другой массив.

Составьте длинную таблицу для airlinesmall.csv набор данных. Данные содержат информацию о прибытии и время отправления рейсов США. Извлеките ArrDelay переменная, которая является вектором из 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
    :
    :

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

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

Используйте matlab.tall.transform применять zerosLike функционируйте к вектору из задержек прибытия. Результатом является высокий вектор, одного размера, но чьи значения являются всем нулем.

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 от векторов из задержек прибытия и отъезда.

Составьте длинную таблицу для airlinesmall.csv набор данных. Данные содержат информацию о прибытии и время отправления рейсов США. Извлеките ArrDelay и DepDelay переменные, которые являются векторами из задержек прибытия и отъезда.

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

meanDelay функция конкатенирует входные векторы в матрицу, суммирует значения в каждой строке (игнорирующий NaNs), и затем это вычисляет среднее значение. Отобразите содержимое файла этой функции.

type meanDelay

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

Используйте matlab.tall.transform применять meanDelay функционируйте к каждому блоку данных в tX и tY. Результатом является средняя общая задержка каждого блока 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 к скалярному значению может уместиться в памяти. Для чрезвычайно больших наборов данных и наборов данных, которые используют маленький размер блока, то предположение не может быть верным.

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

Составьте длинную таблицу для airlinesmall.csv набор данных. Данные содержат информацию о прибытии и время отправления рейсов США. Извлеките ArrDelay и DepDelay переменные, которые являются векторами из задержек прибытия и отъезда.

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

maxDelay функция конкатенирует входные векторы, и затем она находит максимальную длительность задержки прибытия или отъезда и ее индекс столбца. Отобразите содержимое того файла.

type maxDelay

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

Используйте matlab.tall.transform применять maxDelay функционируйте к каждому блоку данных в tX и tY. Результатом является максимальная задержка прибытия или отъезда каждой строки данных, а также вектор индекса указание, из какого столбца максимальное значение прибыло. Индекс 1 указывает, что задержка прибытия той строки больше, и индекс 2 указывает, что исходная задержка 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, чтобы возвратить таблицу в matlab.tall.transform это имеет различные переменные из входной таблицы.

Составьте длинную таблицу 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
       :          :
       :          :

Функциональный tableDiff вычисляет разность между двумя переменными входной таблицы и добавляет результат как новую переменную в таблице. Отобразите содержимое файла.

type tableDiff

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

Используйте matlab.tall.transform применять tableDiff функционируйте к каждому блоку данных в T. Поскольку выходная таблица имеет различные переменные из входной таблицы, используйте 'OutputsLike' пара "имя-значение", чтобы предоставить прототипную таблицу подобные переменные как 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
       :          :          :
       :          :          :