清空筛选条件
清空筛选条件

How can i divide the data in rows in MATLAB

3 次查看（过去 30 天）
Med Future
Med Future 2022-3-2
评论： Stephen23 2022-3-2
hello everyone, i hope you are doing well.
I have dataset of shape 4x4000;
i want to divide the data in rows like each row contain 1000 samples not 4000
so output shape is 16x1000
how can i do it in matlab

请先登录，再回答此问题。

采纳的回答

Stephen23
Stephen23 2022-3-2
编辑：Stephen23 2022-3-2
Ran in:
The solution is very simple: use TRANSPOSE, RESHAPE, TRANSPOSE.
Why is TRANSPOSE required? Because of the order that arrays are stored in memory: along the 1st dimension, then along the 2nd dimension, etc. You want to keep the 2nd dimension data together, so the order of the data must be changed in memory for that data to be along the 1st dimension.
S = load('newdata.mat');
dataset = S.dataset
dataset = 4×4000
1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.7626 0.7702 0.8040 0.7738 0.7793 0.7588 0.8026 0.8006 0.8427 0.8087 0.8029 0.8467 0.8443 0.8348 0.8486 0.7674 0.7618 0.8234 0.8415 0.8211 0.7879 0.7721 0.8093 0.8211 0.7871 0.8426 0.7656 0.7548 0.7711 0.8084 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000
M = reshape(dataset.',1000,16).'
M = 16×1000
1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.7626 0.7702 0.8040 0.7738 0.7793 0.7588 0.8026 0.8006 0.8427 0.8087 0.8029 0.8467 0.8443 0.8348 0.8486 0.7674 0.7618 0.8234 0.8415 0.8211 0.7879 0.7721 0.8093 0.8211 0.7871 0.8426 0.7656 0.7548 0.7711 0.8084 0.7846 0.7981 0.8113 0.8073 0.8237 0.8270 0.7569 0.7719 0.8265 0.8363 0.7623 0.8226 0.7802 0.8078 0.7655 0.8148 0.7685 0.7611 0.8208 0.7845 0.8413 0.7666 0.7983 0.8224 0.7992 0.7676 0.8490 0.8050 0.8045 0.7734
  3 个评论
显示 1更早的评论
Stephen23
Stephen23 2022-3-2
Ran in:
What is the expected output size?
Assuming that there are always four rows in the input data:
S = load('datset.mat');
dataset = S.dataset
dataset = 4×500000
1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.8193 0.8323 0.8458 0.7859 0.8482 0.7802 0.7997 0.7558 0.8283 0.7589 0.8391 0.7828 0.7591 0.7886 0.7876 0.8244 0.8343 0.7920 0.8022 0.7560 0.7833 0.7798 0.8335 0.7777 0.7712 0.7918 0.8324 0.8418 0.7694 0.8166 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000
M = reshape(dataset.',[],16).'
M = 16×125000
1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.8193 0.8323 0.8458 0.7859 0.8482 0.7802 0.7997 0.7558 0.8283 0.7589 0.8391 0.7828 0.7591 0.7886 0.7876 0.8244 0.8343 0.7920 0.8022 0.7560 0.7833 0.7798 0.8335 0.7777 0.7712 0.7918 0.8324 0.8418 0.7694 0.8166 0.8466 0.7681 0.8079 0.7628 0.7541 0.7825 0.8006 0.7738 0.8161 0.8286 0.7638 0.8182 0.8366 0.8349 0.7676 0.8339 0.8247 0.7974 0.8347 0.7896 0.8110 0.8293 0.8399 0.7875 0.8025 0.7613 0.7616 0.8097 0.7542 0.8173
Or a general solution for any number of input rows, where each row is split into four:
N = size(dataset,1) * 4;
M = reshape(dataset.',[],N).'
M = 16×125000
1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.8193 0.8323 0.8458 0.7859 0.8482 0.7802 0.7997 0.7558 0.8283 0.7589 0.8391 0.7828 0.7591 0.7886 0.7876 0.8244 0.8343 0.7920 0.8022 0.7560 0.7833 0.7798 0.8335 0.7777 0.7712 0.7918 0.8324 0.8418 0.7694 0.8166 0.8466 0.7681 0.8079 0.7628 0.7541 0.7825 0.8006 0.7738 0.8161 0.8286 0.7638 0.8182 0.8366 0.8349 0.7676 0.8339 0.8247 0.7974 0.8347 0.7896 0.8110 0.8293 0.8399 0.7875 0.8025 0.7613 0.7616 0.8097 0.7542 0.8173

请先登录，再进行评论。

更多回答（1 个）

Arif Hoq
Arif Hoq 2022-3-2
use reshape function
A=load('newdata.mat');
dataset=A.dataset;
output=reshape(dataset,16,[]);
  8 个评论
显示 6更早的评论
Stephen23
Stephen23 2022-3-2
Ugh, do NOT concatenate row-by-row! That is an inefficient and complex approach.
Johan
Johan 2022-3-2
I did not think you could do that with transpose, thanks for the correction

请先登录，再进行评论。

类别

在 Help Center 和 File Exchange 中查找有关 Categorical Arrays 的更多信息

标签

产品


版本

R2021b

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!

Translated by