Datastore для данных в оперативной памяти
Используйте ArrayDatastore объект управлять datastore, созданным из данных в оперативной памяти. Можно создать ArrayDatastore объект с помощью arrayDatastore функционируйте, задайте его свойства, и затем импортируйте и обработайте данные, используя функции объекта.
hasdata | Определите, доступны ли данные для чтения |
numpartitions | Количество разделов datastore |
partition | Разделите datastore |
preview | Подмножество предварительного просмотра данных в datastore |
read | Считайте данные в datastore |
readall | Считывайте все данные в datastore |
reset | Сброс Datastore к начальному состоянию |
transform | Преобразуйте datastore |
combine | Объедините данные от нескольких datastores |
shuffle | Переставьте все данные в datastore |
subset | Создайте подмножество datastore или установленный на файл |
Создайте ArrayDatastore объект из матрицы, затем считайте все данные в datastore.
Создайте матрицу.
A = magic(10)
A = 10×10
92 99 1 8 15 67 74 51 58 40
98 80 7 14 16 73 55 57 64 41
4 81 88 20 22 54 56 63 70 47
85 87 19 21 3 60 62 69 71 28
86 93 25 2 9 61 68 75 52 34
17 24 76 83 90 42 49 26 33 65
23 5 82 89 91 48 30 32 39 66
79 6 13 95 97 29 31 38 45 72
10 12 94 96 78 35 37 44 46 53
11 18 100 77 84 36 43 50 27 59
Создайте ArrayDatastore объект из матрицы.
arrds = arrayDatastore(A)
arrds =
ArrayDatastore with properties:
ReadSize: 1
IterationDimension: 1
OutputType: "cell"
Считайте все данные в datastore.
readall(arrds)
ans=10×1 cell array
{[ 92 99 1 8 15 67 74 51 58 40]}
{[ 98 80 7 14 16 73 55 57 64 41]}
{[ 4 81 88 20 22 54 56 63 70 47]}
{[ 85 87 19 21 3 60 62 69 71 28]}
{[ 86 93 25 2 9 61 68 75 52 34]}
{[ 17 24 76 83 90 42 49 26 33 65]}
{[ 23 5 82 89 91 48 30 32 39 66]}
{[ 79 6 13 95 97 29 31 38 45 72]}
{[ 10 12 94 96 78 35 37 44 46 53]}
{[11 18 100 77 84 36 43 50 27 59]}
Возвратите совпадающие типы данных как входной массив вместо того, чтобы возвратить данные как n-1 массив ячеек.
Составьте таблицу из файла электронной таблицы counties.xlsx. Импортируйте все строки от пятого до десятых столбцов в электронной таблице.
T = readtable("counties.xlsx","Range",[1,5,67,10])
T=66×6 table
CountyName State StateName Population2010 HousingUnits2010 LandArea
_______________________ ______ _______________ ______________ ________________ __________
{'Fairfield County' } {'CT'} {'Connecticut'} 9.1683e+05 3.6122e+05 1.6185e+09
{'Hartford County' } {'CT'} {'Connecticut'} 8.9401e+05 3.7425e+05 1.9039e+09
{'Litchfield County' } {'CT'} {'Connecticut'} 1.8993e+05 87550 2.3842e+09
{'Middlesex County' } {'CT'} {'Connecticut'} 1.6568e+05 74837 9.5649e+08
{'New Haven County' } {'CT'} {'Connecticut'} 8.6248e+05 3.62e+05 1.5657e+09
{'New London County' } {'CT'} {'Connecticut'} 2.7406e+05 1.2099e+05 1.722e+09
{'Tolland County' } {'CT'} {'Connecticut'} 1.5269e+05 57963 1.0624e+09
{'Windham County' } {'CT'} {'Connecticut'} 1.1843e+05 49073 1.3284e+09
{'Androscoggin County'} {'ME'} {'Maine' } 1.077e+05 49090 1.2119e+09
{'Aroostook County' } {'ME'} {'Maine' } 71870 39529 1.7279e+10
{'Cumberland County' } {'ME'} {'Maine' } 2.8167e+05 1.3866e+05 2.1633e+09
{'Franklin County' } {'ME'} {'Maine' } 30768 21709 4.3942e+09
{'Hancock County' } {'ME'} {'Maine' } 54418 40184 4.11e+09
{'Kennebec County' } {'ME'} {'Maine' } 1.2215e+05 60972 2.2469e+09
{'Knox County' } {'ME'} {'Maine' } 39736 23744 9.4569e+08
{'Lincoln County' } {'ME'} {'Maine' } 34457 23493 1.1806e+09
⋮
Создайте datastore из таблицы. Установите 'OutputType' к 'same' возвратить совпадающие типы данных как входную таблицу.
arrds = arrayDatastore(T,"OutputType","same")
arrds =
ArrayDatastore with properties:
ReadSize: 1
IterationDimension: 1
OutputType: "same"
Предварительно просмотрите данные в datastore.
preview(arrds)
ans=8×6 table
CountyName State StateName Population2010 HousingUnits2010 LandArea
_____________________ ______ _______________ ______________ ________________ __________
{'Fairfield County' } {'CT'} {'Connecticut'} 9.1683e+05 3.6122e+05 1.6185e+09
{'Hartford County' } {'CT'} {'Connecticut'} 8.9401e+05 3.7425e+05 1.9039e+09
{'Litchfield County'} {'CT'} {'Connecticut'} 1.8993e+05 87550 2.3842e+09
{'Middlesex County' } {'CT'} {'Connecticut'} 1.6568e+05 74837 9.5649e+08
{'New Haven County' } {'CT'} {'Connecticut'} 8.6248e+05 3.62e+05 1.5657e+09
{'New London County'} {'CT'} {'Connecticut'} 2.7406e+05 1.2099e+05 1.722e+09
{'Tolland County' } {'CT'} {'Connecticut'} 1.5269e+05 57963 1.0624e+09
{'Windham County' } {'CT'} {'Connecticut'} 1.1843e+05 49073 1.3284e+09
Создайте datastore для переменной MAT-файла, и затем считайте данные из файла с различным ReadSize значения.
Загрузите MAT-файл BostonWeatherData.mat в рабочую область.
load 'BostonWeatherData.mat'Создайте datastore для weatherData переменная. Установите ReadSize к 10 'Строки' . Значение ReadSize определяет, сколько строк данных читается из datastore с каждым вызовом read функция. Установите 'OutputType' к 'same' возвратить совпадающие типы данных как входной массив.
arrds = arrayDatastore(weatherData,"ReadSize",10, "OutputType","same")
arrds =
ArrayDatastore with properties:
ReadSize: 10
IterationDimension: 1
OutputType: "same"
Считайте данные из datastore.
data1 = read(arrds)
data1=10×3 timetable
Time TemperatureF Humidity Events
___________ ____________ ________ ____________
01-Jul-2015 72 78 Thunderstorm
02-Jul-2015 72 60 None
03-Jul-2015 70 56 None
04-Jul-2015 67 75 None
05-Jul-2015 72 67 None
06-Jul-2015 74 69 None
07-Jul-2015 75 77 Rain
08-Jul-2015 79 68 Rain
09-Jul-2015 66 77 Rain
10-Jul-2015 69 74 Rain
Установите ReadSize значение свойства к 30 и читайте из datastore. Второй вызов read функционируйте читает следующие 30 строк из datastore.
arrds.ReadSize = 30;
Считайте данные из datastore.
data2 = read(arrds)
data2=30×3 timetable
Time TemperatureF Humidity Events
___________ ____________ ________ ______
11-Jul-2015 76 49 None
12-Jul-2015 81 54 None
13-Jul-2015 72 81 None
14-Jul-2015 74 72 Rain
15-Jul-2015 75 87 Rain
16-Jul-2015 64 65 None
17-Jul-2015 68 72 None
18-Jul-2015 71 81 Rain
19-Jul-2015 81 73 Rain
20-Jul-2015 81 62 None
21-Jul-2015 76 66 None
22-Jul-2015 77 58 None
23-Jul-2015 75 52 None
24-Jul-2015 74 60 Rain
25-Jul-2015 66 81 None
26-Jul-2015 71 79 Rain
⋮
Можно выбрать размерность, в которой можно читать из ArrayDatastore. Например, можно считать системы координат видео, данные которого хранятся в ArrayDatastore путем чтения по четвертому измерению.
Загрузите видеоданные. Создайте VideoReader объект из файла xylophone.mp4.
v = VideoReader('xylophone.mp4');Считайте все видеокадры из VideoReader объект в рабочую область.
allFrames = read(v);
Создайте datastore из систем координат, которые вы читаете. Установите 'IterationDimension' к 4 считывать данные по его четвертому измерению. Установите 'OutputType' к 'cell' возвратить данные как массив ячеек. Установите 'ReadSize' к 4, чтобы считать четыре видеокадра в каждом вызове read функция.
arrds = arrayDatastore(allFrames,"IterationDimension",4,"OutputType","cell","ReadSize",4)
arrds =
ArrayDatastore with properties:
ReadSize: 4
IterationDimension: 4
OutputType: "cell"
Считайте и отобразите первые четыре видеокадра в datastore как прямоугольное мозаичное изображение.
frames = read(arrds); imout = imtile(frames); imshow(imout)
