В MATLAB поиск уникальных значений в наборе данных является обычной задачей при анализе и обработке данных. В этой статье будут рассмотрены несколько методов извлечения уникальных значений в MATLAB, а также приведены примеры кода для каждого метода. Давайте погрузимся!
Метод 1: использование функции unique()
Самый простой и понятный подход — использовать встроенную функцию unique()в MATLAB. Он возвращает уникальные значения из массива или матрицы.
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5];
uniqueValues = unique(data);Метод 2: использование функции unique() с опцией «строки».
Если у вас есть матрица с несколькими столбцами и вы хотите найти уникальные строки на основе всех столбцов, вы можете использовать опцию «строки».
p>
data = [1, 2; 2, 3; 2, 3; 4, 5];
uniqueRows = unique(data, 'rows');Метод 3: применение функции ismember()
Функция ismember()может использоваться для проверки наличия значений из одного массива в другом. Проверяя членство, мы можем извлечь уникальные значения.
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5];
uniqueValues = data(~ismember(data, data(1:end-1)));Метод 4: использование функции histcounts()
Функция histcounts()может использоваться для вычисления гистограммы набора данных. Рассматривая ячейки со счетом 1, мы можем извлечь уникальные значения.
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5];
[counts, values] = histcounts(data);
uniqueValues = values(counts == 1);Метод 5. Использование функции sort()
Сортируя массив и затем сравнивая соседние элементы, мы можем идентифицировать уникальные значения.
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5];
sortedData = sort(data);
uniqueValues = sortedData([true, diff(sortedData) ~= 0]);В этой статье были рассмотрены различные методы извлечения уникальных значений в MATLAB. Мы рассмотрели использование функции unique(), функции ismember(), функции histcounts()и сортировку массива данных. В зависимости от ваших конкретных требований и структуры ваших данных вы можете выбрать наиболее подходящий метод. Используя эти методы, вы можете эффективно идентифицировать уникальные значения в MATLAB и работать с ними.