使用matlab.tall.transform构建一个由0组成的高数组，其属性与另一个数组相似。

创建一个高的桌子airlinesmall.csv数据集。数据包含有关美国航班的抵达和出发时间的信息。提取ArrDelay变量，这是抵达延迟的矢量。

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

tX = Mx1 tall double column vector 8 8 21 13 4 59 3 11::

编写一个匿名函数，该函数创建一个由与输入相同大小和数据类型的0组成的数组。

zeroslike = @（in）zeros（尺寸（in），'喜欢'，在）;

使用matlab.tall.transform应用zerosLike函数到抵达延迟的矢量。结果是相同大小的高向量，但其值均为零。

s = matlab.tall。变换(zerosLike tX)

s = Mx1 tall double column vector 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0::

计算到达和出发延误的载体的平均总飞行延迟。

创建一个高的桌子airlinesmall.csv数据集。数据包含有关美国航班的抵达和出发时间的信息。提取ArrDelay和DepDelay变量，即到达和离开延误的向量。

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，对每一行中的值求和(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 = meanDelay(a,b) X = [a,b];Y =总和(X 2 ' omitnan ');D =意味着(Y);结束

使用matlab.tall.transform应用meanDelay函数中每个数据块TX.和t．结果是每个数据块中的平均总延迟。

d = matlab.tall.transform（@meandelay，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标量值的结果可以装入内存。对于非常大的数据集和使用小块大小的数据集，这个假设可能不正确。

找到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。数据包含有关美国航班的抵达和出发时间的信息。提取ArrDelay和DepDelay变量，即到达和离开延误的向量。

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，然后找到最大到达或出发延迟持续时间及其列索引。显示该文件的内容。

类型maxDelay

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

使用matlab.tall.transform应用maxDelay函数中每个数据块TX.和t．结果是每行数据的最大到达或出发延迟，以及指示最大值来自哪个列的索引向量。1的索引表示该行的到达延迟较大，并且2的索引表示出发延迟更大。

[m，idx] = matlab.tall.transform（@maxdelay，tx，ty）

M = MX1高级双列向量12 8 2113 4 63 3 11：IDX = MX1高双列向量2 1 1 1 1 2 1 1：：

使用“OutputsLike”选项，从中返回表matlab.tall.transform从输入表具有不同的变量。

创建一个包含两个随机值变量的高表。

t =高（表（rand（1e6,1），rand（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::::

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

类型tableDiff

功能tout = tablecidiff（tin）d = tin.var2  -  tin.var1;TIN.VAR3 = ABS（D）;tout =锡;结束

使用matlab.tall.transform应用tableDiff函数中每个数据块T．由于输出表与输入表具有不同的变量，所以使用“OutputsLike”名称-值对，以提供与输出变量类似的原型表(三个变量具有默认名称var1，var2， 和var3.）.

z = matlab.tall.transform（@tablediff，t，“OutputsLike”，{表（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::::::