preview

预览数据存储中的数据子集

语法

data = preview(ds)

说明

data = preview(ds) 返回数据存储 ds 中的一个数据子集而不更改其当前位置。

示例

预览 TabularTextDatastore 中的数据

根据示例文件 airlinesmall_subset.csv（包含表格数据）创建一个数据存储。

ds = tabularTextDatastore("airlinesmall_subset.csv","TreatAsMissing","NA",...
    "MissingValue",0);

修改 SelectedVariableNames 属性以指定相关变量。

ds.SelectedVariableNames = ["DepTime","ArrTime","ActualElapsedTime"];

预览选定变量的数据。

data = preview(ds)

data=8×3 table
    DepTime    ArrTime    ActualElapsedTime
    _______    _______    _________________

     2117       2305             108       
     1252       1511              79       
     1441       1708              87       
     2258       2336              38       
     1814       1901              47       
     1822       1934              72       
      729        841              72       
     1704       1829              85       

预览 KeyValueDatastore 中的数据

根据示例文件 mapredout.mat（mapreduce 函数的输出文件）创建一个数据存储。

ds = datastore('mapredout.mat');

预览数据存储中的数据。

data = preview(ds)

data=1×2 table
     Key        Value  
    ______    _________

    {'AA'}    {[14930]}

预览合并的数据存储中的数据

创建一个数据存储，用于维护基础数据存储的图像对之间的奇偶校验。例如，创建两个单独的图像数据存储，然后创建一个表示这两个基础数据存储的合并数据存储。

创建一个表示三个图像的集合的图像数据存储 imds1。

imds1 = imageDatastore({'street1.jpg','street2.jpg','peppers.png'}); 

通过将 imds1 的图像变换为灰度再水平翻转图像，创建第二个数据存储 imds2。

imds2 = transform(imds1,@(x) fliplr(im2gray(x)));

基于 imds1 和 imds2 创建一个合并数据存储。

imdsCombined = combine(imds1,imds2);

预览合并数据存储中的数据。输出是一个 1×2 元胞数组。两列表示分别来自两个基础数据存储 imds1 和 imds2 的第一个数据子集。

dataOut = preview(imdsCombined)

dataOut=1×2 cell array
    {480x640x3 uint8}    {480x640 uint8}

将预览的数据显示为一对分块图。

tile = imtile(dataOut);
imshow(tile)

输入参数

ds — 输入数据存储

数据存储

输入数据存储。您可以将这些数据存储用作 preview 方法的输入。

• MATLAB^® 数据存储 - 使用 MATLAB datastore 函数创建的数据存储。例如，使用 ImageDatastore 为图像集合创建一个数据存储。有关完整的数据存储列表，请参阅Select Datastore for File Format or Application。

• 合并和变换数据存储 - 使用 combine 和 transform 函数创建的数据存储。

• 自定义数据存储 - 使用自定义数据存储框架创建的数据存储。请参阅Develop Custom Datastore。

输出参量

data — 数据子集

表 | 数组

数据的子集，以表或数组形式返回，具体取决于 ds 的类型。

数据存储类型	data 的数据类型	描述
TabularTextDatastore 和 SpreadsheetDatastore	表	具有由 SelectedVariableNames 属性指定的变量的表。该表最多包含八行。
ImageDatastore	整数数组	由对应于第一个图像的整数组成的数组。整数数组的维度取决于图像的类型： 对灰度图像而言，data 是 m×n 数组。 对真彩色图像而言，data 是 m×n×3 数组。 对 CMYK Tiff 图像而言，data 是 m×n×4 数组。 preview 函数支持 imread 函数所支持的所有图像类型。有关支持的图像类型的详细信息，请参阅 imread。
KeyValueDatastore	表	包含变量 Key 和 Value 的表。
FileDatastore	表	此表包含读取函数返回的输出，读取函数由 fileDatastore 函数中的 'ReadFcn' 参数指定。
TransformedDatastore	视情况而定	输出与 UnderlyingDatastores 属性指定的基础数据存储所返回的输出相同。例如，如果基础数据存储是 ReadSize 属性值为 1 的图像数据存储，则 data 将以整数数组形式返回。
CombinedDatastore	元胞数组	元胞数组的每个元素都包含由 UnderlyingDatastores 属性指定的对应基础数据存储返回的输出。
SequentialDatastore	视情况而定	输出是来自第一个非空基础数据存储的少量数据。如果所有基础数据存储都为空，则输出基于第一个基础数据存储的空类型。如果没有基础数据存储，则输出为空的双精度值。

扩展功能

基于线程的环境

使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

用法说明和限制：

• 在基于线程的环境中，您只能对以下数据存储使用 preview：

  • ImageDatastore 对象

  • 使用 combine 或 transform 从 ImageDatastore 对象创建的 CombinedDatastore、SequentialDatastore 或 TransformedDatastore 对象

  如果您有 Parallel Computing Toolbox™，则可以对其他数据存储使用 preview。为此，请使用基于进程的并行池运行该函数，而不是使用 backgroundPool 或 ThreadPool（使用 ProcessPool 或 ClusterPool）。

有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

版本历史记录

在 R2014b 中推出

另请参阅

datastore | hasdata