内存中数据的数据存储
自 R2020b 起
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说明
使用 ArrayDatastore 对象管理基于内存中数据创建的数据存储。您可以使用 arrayDatastore 函数创建 ArrayDatastore 对象，指定其属性，然后使用对象函数导入和处理数据。
创建对象
语法
arrds = arrayDatastore(A)
arrds = arrayDatastore(A,Name,Value)
描述
示例
arrds = arrayDatastore(A)A 创建数据存储 arrds。
示例
arrds = arrayDatastore(A,Name,Value)arrds 指定其他参数和属性。例如，通过调用 arrds = arrayDatastore(data,"ReadSize",3) 指定每次调用 read 函数时读取三行数据。
输入参量
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A — 输入数组
矩阵
输入数组，指定为矩阵。
属性
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ArrayDatastore 属性描述数据存储对象中内存数据的格式，并控制如何从数据存储中读取数据。创建数据存储对象时，可以使用名称-值对组参量指定 ArrayDatastore 属性的值。要在创建对象后查看或修改属性，请使用圆点表示法。
ReadSize — 要读取的数据量
1 (默认) | 正整数
在调用 read 函数时要读取的数据量，指定为由 'ReadSize' 和正整数组成的以逗号分隔的对组。每次调用 read 最多读取 ReadSize 行。如果为 'ReadSize' 指定的值超过输入数据的行数，则 read 将读取数据存储对象中的所有行。
'ReadSize' 的默认值是 1。
数据类型: double
IterationDimension — 要在其中读取数据的维度
1 (默认) | 正整数
在调用 read 函数时要在其中读取数据的维度，指定为由 'IterationDimension' 和正整数组成的以逗号分隔的对组。例如，'IterationDimension',2 使 read 从数据存储对象返回列向数据。'IterationDimension' 的默认值为 1，这使得 read 返回行向数据。
如果将 'OutputType' 属性的值指定为 'same'，则 'IterationDimension' 必须设置为值 1。
如果在创建 ArrayDatastore 对象后修改 'IterationDimension' 的值，则 MATLAB® 会将数据存储重置为未读状态。
数据类型: double
OutputType — 输出数据类型
'cell' (默认) | 'same'
输出数据类型，指定为以逗号分隔的对组，该对组由 'OutputType' 和下列值之一组成：
'cell'- 以 n×1 元胞数组形式返回数据。例如，如果A是数值数组，ReadSize是3，则read返回由数值数据组成的 3×1 元胞数组。'same'- 返回与输入数组A相同的数据类型。例如，如果A是数值数组，则read返回数值数组。
OutputType 的值决定 preview、read 和 readall 函数返回的数据类型。
如果在创建 ArrayDatastore 对象后修改 'OutputType' 的值，则 MATLAB 会将数据存储重置为未读状态。
数据类型: char | string
对象函数
| hasdata | 确定是否有数据可读取 |
| numpartitions | 数据存储分区数 |
| partition | 划分数据存储 |
| preview | 预览数据存储中的数据子集 |
| read | 读取数据存储中的数据 |
| readall | 读取数据存储中的所有数据 |
| reset | 将数据存储重置为初始状态 |
| transform | 变换数据存储 |
| combine | 合并来自多个数据存储的数据 |
| shuffle | 对数据存储中的所有数据进行乱序处理 |
| subset | 创建数据存储或 FileSet 的子集 |
示例
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创建 ArrayDatastore 对象
打开实时脚本
从矩阵中创建一个 ArrayDatastore 对象，然后读取数据存储中的所有数据。
创建一个矩阵。
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从矩阵中创建一个 ArrayDatastore 对象。
arrds = arrayDatastore(A)
arrds = ArrayDatastore with properties: ReadSize: 1 IterationDimension: 1 OutputType: "cell"
读取数据存储中的所有数据。
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]}返回与输入数组相同的数据类型
打开实时脚本
返回与输入数组相同的数据类型，而不是以 n×1 元胞数组形式返回数据。
基于电子表格文件 counties.xlsx 创建一个表。导入该电子表格中第五列到第十列的所有行。
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 {'Hanco*ck 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 ⋮基于该表创建一个数据存储。将 'OutputType' 设置为 'same'，以返回与输入表相同的数据类型。
arrds = arrayDatastore(T,"OutputType","same")
arrds = ArrayDatastore with properties: ReadSize: 1 IterationDimension: 1 OutputType: "same"
预览数据存储中的数据。
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指定 ArrayDatastore 的读取大小
打开实时脚本
为 MAT 文件变量创建一个数据存储，然后从包含不同 ReadSize 值的文件中读取数据。
将 MAT 文件 BostonWeatherData.mat 加载到工作区中。
load 'BostonWeatherData.mat'为 weatherData 变量创建一个数据存储。将 ReadSize 设置为 10 行。ReadSize 的值决定每次调用 read 函数时从数据存储中读取多少行数据。将 'OutputType' 设置为 'same'，以返回与输入数组相同的数据类型。
arrds = arrayDatastore(weatherData,"ReadSize",10, "OutputType","same")
arrds = ArrayDatastore with properties: ReadSize: 10 IterationDimension: 1 OutputType: "same"
从数据存储读取数据。
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 将 ReadSize 属性值设置为 30，并从数据存储中读取。第二次调用 read 函数将从数据存储中读取接下来的 30 行。
arrds.ReadSize = 30;
从数据存储读取数据。
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 ⋮指定迭代维度
打开实时脚本
您可以选择要在其中读取 ArrayDatastore 中的数据的维度。例如，您可以通过沿第四个维度读取来读取其数据存储在 ArrayDatastore 中的视频帧。
加载视频数据。基于文件 xylophone.mp4 创建一个 VideoReader 对象。
v = VideoReader('xylophone.mp4');将 VideoReader 对象中的所有视频帧读入工作区中。
allFrames = read(v);
基于您读取的帧创建一个数据存储。将 'IterationDimension' 设置为 4 以沿第四个维度读取数据。将 'OutputType' 设置为 'cell' 以元胞数组形式返回数据。将 'ReadSize' 设置为 4 以便在每次调用 read 函数时读取四个视频帧。
arrds = arrayDatastore(allFrames,"IterationDimension",4,"OutputType","cell","ReadSize",4)
arrds = ArrayDatastore with properties: ReadSize: 4 IterationDimension: 4 OutputType: "cell"
读取数据存储中的前四个视频帧，并将其显示为矩形分块图像。
frames = read(arrds);imout = imtile(frames);imshow(imout)
提示
您可以使用 combine 和 transform 函数，对
ArrayDatastore对象与包含磁盘数据的数据存储（如ImageDatastore和TabularTextDatastore对象）进行合并和变换。
版本历史记录
在 R2020b 中推出
另请参阅
datastore | matlab.io.Datastore
MATLAB 命令
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