实现自定义算法的原因

大多数常见的数学函数和MATLAB操作已经支持高数组。金宝app如果已经支持该功能，那么可能不需要编写自己的算法。金宝app

下面是一些你可能想要为高数组实现自定义算法的原因:

金宝app支持api

所支持的金宝appapi用于高级使用，不包括广泛的输入检查。预计将花费一些时间测试您实现的补充函数是否满足所有需求并执行您期望的计算。这里列出了当前支持的金宝app用于编写高数组算法的api。

背景:高阵列块

从数据存储创建高数组时，底层数据存储有助于在计算期间移动数据。数据以离散块的形式移动，称为块，其中每个块是一组连续的行，可以放入内存中。例如，一个2-D数组(如表)的一个块为X (n: m:)。的值为基础ReadSize属性，但块并不总是准确的大小。为了开发高阵列算法，高阵列被认为是许多这样的块的垂直连接。

给定数组的块是在运行时基于可用内存选择的，因此它们可以是动态的。因此，这些块可能不是完全运行之间的大小相同。如果计算机上有影响可用内存的更改，则会影响块的大小。

虽然本页仅指块而且行在二维意义上，这些概念扩展到N-D高数组。块的大小只在第一个维度上受到限制，因此块包含其他维度的所有元素;例如,X (n: m,:,:,…)。而且，N-D数组不是行片如X (p::,…)。

单步变换操作

的matlab.tall.transformFunction对tall数组的每个块应用一个函数，因此您可以使用它来应用按块的转换、过滤或数据缩减。例如，您可以删除具有特定值的行，将数据居中并缩放，或者检测某些条件并转换特定的数据块。这些图形显示了当数组中的块被操作时发生了什么matlab.tall.transform。

[tA, tB, tC，…]= matlab.tall.transform(fcn, tX, tY, tZ, ...)

[a, b, c，…]= fcn(x, y, z, ...)

两步还原操作

matlab.tall.reduce将两个函数应用到一个tall数组，第一步的结果作为输入输入到最后的简化步骤。将约简函数反复应用于中间结果，直到获得适合内存的单个最终块。在MapReduce范式中，这个过程类似于“单键”MapReduce操作，中间结果都具有相同的键，并在约简步骤中进行组合。

第一步类似于matlab.tall.transform并有相同的要求。但是，减少步骤总是将中间结果减少到一个适合内存的块。这些图形显示了当数组中的块被操作时发生了什么matlab.tall.reduce。

[rA, rB, rC，…]= matlab.tall.reduce(fcn, reducefcn, tX, tY, tZ, ...)

[a, b, c，…]= fcn(x, y, z, ...)

[rA, rB, rC，…]= reducefcn(a, b, c, ...)

[rA, rB, rC，…]= reducefcn(a, b, c, ...)

滑动窗口的操作

的matlab.tall.movingWindow而且matlab.tall.blockMovingWindow函数将一个函数应用到高数组中的数据的Windows。而matlab.tall.transform而且matlab.tall.reduce移动窗口函数一次对整个数据块进行操作，当一个窗口从数组的开头移动到末尾时，移动窗口函数对数据的窗口进行操作。窗口可以跨越从磁盘读取的数据块。

这些图形显示了当数组中的块被操作时发生了什么matlab.tall.movingWindow或matlab.tall.blockMovingWindow。

你可以使用matlab.tall.movingWindow而且matlab.tall.blockMovingWindow对数据应用窗口转换或筛选器。例如，您可以计算跟踪平均值或移动中位数，或者您可以一次对同一个窗口应用多个操作。这两种功能在以下方面有所不同:

[tA, tB, tC，…]= matlab.tall.movingWindow(fcn, window, tX, tY, tZ, ...)

[a, b, c，…]= fcn(x, y, z, ...)

[tA, tB, tC，…]= matlab.tall.blockMovingWindow(windowfcn, blockfcn, window, tX, tY, tZ, ...)

[a, b, c，…]= windowfcn(info, x, y, z, ...) [a, b, c, ...] = blockfcn(info, bX, bY, bZ, ...)

[a, b, c，…]= windowfcn(info, x, y, ...)

[a, b, c，…]= blockfcn(info, bX, bY, bZ, ...)

控制输出数据类型

如果最终输出的是任意一个金宝app支持api有不同的数据类型从输入，那么你必须指定“OutputsLike”名称-值对提供一个或多个原型数组，这些原型数组具有与相应输出相同的数据类型和属性。的价值“OutputsLike”始终是单元格数组，每个单元格包含对应输出参数的原型数组。

例如，调用matlab.tall.transform接受一个高数组tX作为输入，并返回两个由原型数组指定的不同类型的输出protoA而且protoB。输出一个具有相同的数据类型和属性protoA，同样地B而且protoB。

C = {protoA protoB};[A, B] = matlab.tall。transform(fcn, tX， 'OutputsLike'， C)

提供原型数组的常用方法是调用fcn使用适当数据类型的普通输入，因为由返回的输出fcn拥有正确的数据类型。在本例中，transform函数接受一个高double，但返回一个高表。通过调用生成原型数组fcn (0)并且原型被指定为的值“OutputsLike”。

ds = tabularTextDatastore(' airlinsmall .csv'，'TreatAsMissing'，'NA');ds。SelectedVariableNames = {'ArrDelay'， 'DepDelay'};Tt =高(ds);tX = tt.ArrDelay;fcn = @(x) table(x，'VariableNames'，{'MyVar'});proto_A = fcn(0);A = matlab.tall.transform(fcn,tX，'OutputsLike'，{proto_A});

编码和性能技巧