İşlevsel veri nesnelerinin ne anlama geldiğini düşünmek için burada bir dakikanızı ayıralım. İşlevsel veri nesneleri, işlevleri temsil eder ve işlevler, bir etki alanındaki değerler ile bir aralıktaki değerler arasındaki birebir eşlemeler veya ilişkilerdir. Grafik dilinde, alan değerleri yatay koordinat veya apsis üzerindeki noktalardır ve aralık değerleri dikey koordinat veya ordinattaki noktalardır.

Bu kitabın amacı için, zaman gibi çoğunlukla tek boyutlu alanları ele alıyoruz, ancak (X,Y,Z) gibi çok boyutlu menzil uzayının bir noktanın koordinatları için üç katına çıkma olasılığına izin veriyoruz. üç boyutlu uzay. Son olarak, çoklu veya çoğaltılmış işlevlerin olasılığına da izin veriyoruz.

İşlevsel veri nesnelerine etiket eklemek, grafiksel gösterimler için gereken bilgileri sağlamanın uygun bir yoludur. Kodun her iki dilde sağladığı özel çizim işlevleri bu etiketleri arayabilir ve varsa bunları çeşitli çizim türleri için uygun yerlere yerleştirin. İşlevsel veri nesneleri için etiket bileşenine fdnames adı verilir.

Etiketleri tedarik etmek istiyorsak, genellikle üçüne ihtiyacımız olacak ve bunlar sırasıyla:

1. Etki alanı için “Saat”, “Gün” vb. gibi bir etiket.
2. ‘Hava durumu istasyonu’ gibi çoğaltma boyutu için bir etiket
3. Aralık için “Sıcaklık (derece C)’, ‘Boşluk’ vb. gibi bir etiket.

Bu üç etiketi, işlevsel veri nesnesi için genel etiketler olarak adlandırıyoruz. R’de, uzunlukları üç olan bir liste nesnesindeki etiketleri sağlıyoruz. Böyle bir listenin boş bir versiyonu komutla ayarlanabilir.

• fdnames = vektör(“liste”, 3)

Matlab’da karşılık gelen nesne, aşağıdakiler tarafından ayarlanabilen, uzunluğu üç olan bir hücre dizisidir.

• fdnames = hücre(1,3)

Verinin her boyutu için genel etiketlere ek olarak, aralık ve/veya çoğaltma boyutu için, her etiket belirli bir boyuta veya çoğaltmaya uygulanan etiket setleri sağlamayı da isteyebiliriz. Örneğin, yürüyüş verileri için, “Açı” gibi bir etiketin gözlemlenen iki açı için ortak veya genel olmasını isteyebiliriz, ancak ek olarak hangi açının olduğunu ayırt etmek için “Diz” ve “Kalça” gibi iki etiket gerektirebilir. 

Access veri türleri Alan özellikleri
Microsoft Access simgeleri
Veri türü nedir
veri türlerinden hangisi bilgi alanına iki sonuçlu veriler girmek için kullanılmaktadır?
Microsoft Access programında veritabanı tablolarına erişim ve kullanıcı yetkileri
İlişkisel veri tabanı Nedir
İlişkisel veri tabanı örneği
İlişkisel olmayan veritabanı Nedir

Benzer şekilde, bir bütün olarak hava durumu verilerinin çoğaltma boyutunu genel olarak tanımlamak için “Hava Durumu İstasyonu”na ek olarak, muhtemelen her hava durumu istasyonu için adlar sağlamak istiyoruz. Bu nedenle, kopyalar ve değişkenler için etiketler, genel bir düzey ve belirli bir düzey olmak üzere iki düzeye sahip olma potansiyeline sahiptir. Elbette, aralık için yalnızca bir boyut veya yalnızca bir kopya varsa, bu nitelikteki iki seviyeli bir etiket yapısı genellikle gereksiz olacaktır.

Bir boyutun yalnızca tek bir ada ihtiyaç duyduğu basit durumda, etiketler R’de sınıf karakterine veya Matlab’da char’a sahip dizeler olarak sağlanır. Örneğin, büyüme verilerinin çoğaltma boyutu için “Alt” ve alan için “Yaş (yıl)” ile birlikte aralık için “Yükseklik(cm)” gibi yalnızca ortak bir ad sağlayabiliriz. İşte bu etiketleri, önce boş bir liste oluşturma zahmetine girmeden doğrudan R’de ayarlayan bir komuttur.

Bununla birlikte, çoğaltma veya aralık boyutu için gerekli etiket yapısı iki seviyeli olduğunda, R’deki bir listenin öğelerinin karakter vektörleri veya listeler olabileceği ve Matlab’daki hücre dizilerindeki girişlerin olabileceği gerçeğinden yararlanırız. hücre dizileri. Aşağıdaki iki paragrafta iki dili ayrı ayrı ele alıyoruz.

R’de, jenerik ve özel isimler, adlandırılmış bir liste tarafından sağlanabilir. Ortak veya jenerik etiket, listenin adıyla ve tek tek etiketler listenin girişiyle sağlanır; bu giriş, karakter veya liste sınıfındandır. Örneğin, hava durumu verileri için hava istasyonları alın. İkinci öğenin kendisi, belki de komutlarla tanımlanan bir listedir.

Bir liste girişinin name özniteliğinin, burada kullandığımız gibi, boşluklar içeren tırnak içine alınmış bir dize olabileceğine dikkat edin. Diğer iki ad, argname ve varname, yalnızca giriş NULL veya “” ise veya değişken adı durumunda, üçüncü liste girişi, sayı ile aynı uzunlukta bir ad vektörü içeriyorsa kullanılacaktır. değişkenler. Kod ayrıca, yinelemeler için etiket vektöründeki etiket sayısının, yineleme sayısına eşit olup olmadığını kontrol eder ve bu koşul başarısız olursa, adlar değerini kullanır.

Matlab, R’deki name özniteliğinin bir benzerine sahip değildir, ancak hücre dizisindeki üç uzunluktaki her girişin kendisi bir hücre dizisi olabilir. Giriş, uzunluğu gerekli etiket sayısıyla eşleşmeyen bir dize veya hücre dizisiyse, Matlab çizim işlevleri bu girişte tüm kopyalar veya değişkenler için ortak bir genel ad bulacaktır.

Ancak, kopyalar veya değişkenler boyutu için giriş, iki uzunlukta bir hücre dizisiyse, kod ilk girişte genel etiketi ve ikincide uygun sayıda satırdan oluşan bir karakter matrisi bekler. Matlab’da yukarıdaki meteoroloji istasyonu örneği olur.

Bir dizi ad, bir karakter matrisi olarak depolanır, böylece en uzun adın kullanılmasına izin vermek için her adda yeterli sayıda boşluk eklenmesi gerekir.

İşlevsel Veri Nesneleri için Yöntemler

Temel sınıfa gelince, işlevsel veri nesneleri için sınıf ve kimlik için yazdırma, özetleme ve test etme için benzer genel işlevler vardır. Ek olarak, işlevsel veri nesneleri üzerinde aritmetik yapmak ve çeşitli dönüşümleri gerçekleştirmek için bazı yararlı yöntemler vardır. Örneğin, gibi komutlarla iki fonksiyonun toplamını, farkını, gücünü veya noktasal çarpımını alabiliriz.

Ayrıca, üç aritmetik komutta her iki argüman için de bir skaler sabit ikame edilebilir. Payda fonksiyonunun her yerde sıfırdan farklı olup olmadığını tespit etmek zor olduğu için noktasal bölmeyi çok riskli bulduk.

Bunun ötesinde, çarpma ve üs almanın sonuçları safça beklendiği gibi olmayabilir. Örneğin, aşağıdakiler (-1)’den 2’ye doğrusal bir eğri temeli ile bir düz çizgi üretir.

Sonuç, birçok insanın beklediğinden önemli ölçüde farklı olabilir. Bunlar, akıllı kullanıcının kaçınacağı fda’daki bilinen “zararsızlıklar”dır. Bu örnekten daha büyük temel setlerle kübik veya daha yüksek dereceli spline’lar kullanmak, çoğu durumda olmasa da çoğu durumda bu sorunları önemli ölçüde azaltacaktır.

The post İşlevsel Veri Nesneleri İçin Etiketler – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).