使用matlab.tall.transform构建具有与另一个数组相似属性的零的高数组。

创建一个高的桌子airlinesmall.csv数据集。这些数据包含了美国航班到达和起飞时间的信息。提取ArrDelay变量，它是到达延迟的向量。

ds = tabularTextDatastore(“airlinesmall.csv”，“TreatAsMissing”，“NA”）;ds。SelectedVariableNames = {“ArrDelay”“DepDelay”};Tt =高(ds);tX = tt。ArrDelay

tX = Mx1高双列向量8 8 21 13 4 59 3 11::

编写一个匿名函数，创建一个大小和数据类型与输入相同的零数组。

zerosLike = @(in) 0 (size(in)，“喜欢”,);

使用matlab.tall.transform申请zerosLike对到达延迟向量的函数。结果是一个相同大小的tall向量，但其值都为零。

S = matlab.tall。变换(zerosLike tX)

s = Mx1高双列向量0 0 0 0 0 0 0 0::

从到达和离开延误的向量计算平均总航班延误。

创建一个高的桌子airlinesmall.csv数据集。这些数据包含了美国航班到达和起飞时间的信息。提取ArrDelay而且DepDelay变量，它们是到达和离开延迟的向量。

ds = tabularTextDatastore(“airlinesmall.csv”，“TreatAsMissing”，“NA”）;ds。SelectedVariableNames = {“ArrDelay”“DepDelay”};Tt =高(ds);tX = tt.ArrDelay;tY = tt.DepDelay;

的meanDelay函数将输入向量连接到一个矩阵中，对每一行的值求和(忽略nan)，然后计算平均值。显示该函数文件的内容。

类型meanDelay

函数D = meanddelay (a,b) X = [a b];Y = sum(X,2，'omitnan');D = mean(Y);结束

使用matlab.tall.transform申请meanDelay函数中的每个数据块tX而且泰．结果是每个数据块中的平均总延迟。

D = matlab.tall。transform(@ meanddelay, tX, tY)

D = 7x1高双列向量14.0621 11.1639 17.2311 15.1852 12.5860 19.8596 14.4036

此操作假定将每个数据块缩减为一个标量值的结果可以装入内存。对于超大数据集和使用小块大小的数据集，这种假设可能不成立。

找出每一行数据中的最大值和该值的索引。

创建一个高的桌子airlinesmall.csv数据集。这些数据包含了美国航班到达和起飞时间的信息。提取ArrDelay而且DepDelay变量，它们是到达和离开延迟的向量。

ds = tabularTextDatastore(“airlinesmall.csv”，“TreatAsMissing”，“NA”）;ds。SelectedVariableNames = {“ArrDelay”“DepDelay”};Tt =高(ds);tX = tt.ArrDelay;tY = tt.DepDelay;

的maxDelay函数连接输入向量，然后查找最大到达或离开延迟时间及其列索引。显示该文件的内容。

类型maxDelay

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

使用matlab.tall.transform申请maxDelay函数中的每个数据块tX而且泰．结果是每一行数据的最大到达或离开延迟，以及指示最大值来自哪一列的索引向量。指数为1表示该行的到达延迟较大，指数为2表示出发延迟较大。

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

M = Mx1高双列向量12 8 21 13 4 63 3 11::idx = Mx1高双列向量21 11 12 11::

使用“OutputsLike”返回一个表的选项matlab.tall.transform它与输入表有不同的变量。

用两个随机值的变量创建一个高表。

T =高(兰特(1e6,1)，兰特(1e6,1)))

T = 1,000000 x2高表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::::

这个函数tableDiff计算两个输入表变量之间的差值，并将结果作为新变量添加到表中。显示文件的内容。

类型tableDiff

函数Tout = tableDiff(Tin) d = Tin。Var2 - Tin.Var1;锡。Var3 = abs(d);Tin;结束

使用matlab.tall.transform申请tableDiff函数中的每个数据块T．由于输出表与输入表具有不同的变量，因此使用“OutputsLike”名称-值对提供一个原型表，其变量与输出相似(三个变量具有默认名称)Var1，Var2,Var3）.

Z = matlab.tall。变换(@tableDiff T“OutputsLike”,{表(1,1,1)})

Z = Mx3高表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 0.9754 0.31723 0.21969 0.2785 0.81279 0.53429 0.54688 0.69743 0.15054::::::