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timeseries2timetable
説明
TT = timeseries2timetable( は ts)timeseries オブジェクトを timetable に変換します。
tsがtimeseriesオブジェクトの場合、TTは 1 つの変数をもつ timetable です。tsがtimeseriesオブジェクトの配列の場合、TTはts内のtimeseriesオブジェクトと同数の変数をもつ timetable です。ts内のすべてのtimeseriesオブジェクトのサンプル時間は同じでなければなりません。いずれかの
timeseriesオブジェクトがイベントをもつ場合、この関数はイベントをイベント テーブルに変換し、そのイベント テーブルをTTに付加します。イベントが重複すると、イベント テーブルの行が重複します。 (R2024b 以降)
例
10 秒間隔でサンプリングされた 5 つの乱数をもつ timeseries オブジェクトを作成します。
ts = timeseries(rand(5,1),[0 10 20 30 40])
timeseries
Common Properties:
Name: 'unnamed'
Time: [5x1 double]
TimeInfo: tsdata.timemetadata
Data: [5x1 double]
DataInfo: tsdata.datametadata
ts 内の時間およびデータを表示します。
ts.Time
ans = 5×1
0
10
20
30
40
ts.Data
ans = 5×1
0.8147
0.9058
0.1270
0.9134
0.6324
ts を timetable に変換します。
TT = timeseries2timetable(ts)
TT=5×1 timetable
Time Data
______ _______
0 sec 0.81472
10 sec 0.90579
20 sec 0.12699
30 sec 0.91338
40 sec 0.63236
timeseries オブジェクトの配列を作成します。サンプル時間と同じベクトルを使用しますが、時系列を異なる名前にします。関数 rand を使用して、異なるデータ値の配列を作成します。
ts1 = timeseries(rand(5,1),[0 10 20 30 40],"Name","Series_1"); ts2 = timeseries(rand(5,1),[0 10 20 30 40],"Name","Series_2"); ts3 = timeseries(rand(5,1),[0 10 20 30 40],"Name","Series_3"); ts = [ts1 ts2 ts3]
1x3 timeseries array with properties:
Events
Name
UserData
Data
DataInfo
Time
TimeInfo
Quality
QualityInfo
IsTimeFirst
TreatNaNasMissing
Length
すべての timeseries オブジェクトのデータを 1 つの timetable に結合します。配列内の各時系列は 1 つの変数を timetable に提供します。
TT = timeseries2timetable(ts)
TT=5×3 timetable
Time Series_1 Series_2 Series_3
______ ________ ________ ________
0 sec 0.81472 0.09754 0.15761
10 sec 0.90579 0.2785 0.97059
20 sec 0.12699 0.54688 0.95717
30 sec 0.91338 0.95751 0.48538
40 sec 0.63236 0.96489 0.80028
複数の timeseries オブジェクトを timetable に変換します。
ts1 = timeseries(rand(5,1),[0 10 20 30 40],"Name","Series_1"); ts2 = timeseries(rand(5,1),[0 10 20 30 40],"Name","Series_2"); ts3 = timeseries(rand(5,1),[0 10 20 30 40],"Name","Series_3"); TT = timeseries2timetable(ts1,ts2,ts3)
TT=5×3 timetable
Time Series_1 Series_2 Series_3
______ ________ ________ ________
0 sec 0.81472 0.09754 0.15761
10 sec 0.90579 0.2785 0.97059
20 sec 0.12699 0.54688 0.95717
30 sec 0.91338 0.95751 0.48538
40 sec 0.63236 0.96489 0.80028
3 つの都市交差点の車両交通量データをもつ 3 つの timeseries オブジェクトを読み込みます。
load trafficCounts.mat count1 count2 count3
最初の timeseries オブジェクトのプロパティを表示します。これらのプロパティには、交通量データ、データが収集された時刻、および 2 つのイベントが格納されています。イベントは tsdata.event オブジェクトです。
count1
timeseries
Common Properties:
Name: 'Intersection1'
Time: [15x1 double]
TimeInfo: tsdata.timemetadata
Data: [15x1 double]
DataInfo: tsdata.datametadata
Events: [1x2 tsdata.event]
count1 に付加されている最初のイベントを表示します。
count1.Events(1)
EventData: []
Name: 'AMCommute'
Time: 8
Units: 'hours'
StartDate: ''
2 番目のイベントを表示します。イベントは、朝と夕方の通勤時間を示しています。
count1.Events(2)
EventData: []
Name: 'PMCommute'
Time: 18
Units: 'hours'
StartDate: ''
3 つの timeseries オブジェクトからデータをプロットします。サブプロットで時系列を表示するタイル表示チャート レイアウトを作成するために、tiledlayout 関数を使用します。チャートには、3 つの時系列に関連付けられたイベントを示す赤い点が表示されます。
tiledlayout(3,1) nexttile plot(count1) nexttile plot(count2) nexttile plot(count3)
3 つの timeseries オブジェクトを 1 つの timetable に変換します。行時間の形式を hh:mm 形式に設定します。イベントは 3 つの時系列で同じ時刻に発生するため、timetable には 08:00 と 18:00 の両方に 3 つのイベントのラベルがあります。
TT = timeseries2timetable(count1,count2,count3);
TT.Time.Format = "hh:mm"TT=15×3 timetable
Time Intersection1 Intersection2 Intersection3
_____ _____________ _____________ _____________
06:00 38 46 76
07:00 61 132 186
<3 events> 08:00 75 135 180
09:00 38 88 115
10:00 28 36 55
11:00 12 12 14
12:00 18 27 30
13:00 18 19 29
14:00 17 15 18
15:00 19 36 48
16:00 32 47 10
17:00 42 65 92
<3 events> 18:00 57 66 151
19:00 44 55 90
20:00 114 145 257
この変換では、イベント オブジェクトもイベント テーブルに変換されます。イベント テーブルは timetable に付加されます。イベント テーブルでは、2 つの時刻に 3 つの同一イベントがあることが示されています。
TT.Properties.Events
ans = 6x1 eventtable
Event Labels Variable: EventLabels
Event Lengths Variable: <instantaneous>
Time EventLabels
_____ ___________
8 hr "AMCommute"
8 hr "AMCommute"
8 hr "AMCommute"
18 hr "PMCommute"
18 hr "PMCommute"
18 hr "PMCommute"
繰り返しイベントがあるイベント テーブルをクリーニングできます。1 つの方法は、unique 関数を使用することです。
ET = TT.Properties.Events; ET = unique(ET)
ET = 2x1 eventtable
Event Labels Variable: EventLabels
Event Lengths Variable: <instantaneous>
Time EventLabels
_____ ___________
8 hr "AMCommute"
18 hr "PMCommute"
クリーニングしたイベント テーブルを timetable に付加します。timetable を表示します。
TT.Properties.Events = ET
TT=15×3 timetable
Time Intersection1 Intersection2 Intersection3
_____ _____________ _____________ _____________
06:00 38 46 76
07:00 61 132 186
AMCommute 08:00 75 135 180
09:00 38 88 115
10:00 28 36 55
11:00 12 12 14
12:00 18 27 30
13:00 18 19 29
14:00 17 15 18
15:00 19 36 48
16:00 32 47 10
17:00 42 65 92
PMCommute 18:00 57 66 151
19:00 44 55 90
20:00 114 145 257
timetable 内の交通量データのチャートを作成します。最初に、新しい Figure ウィンドウを作成して、tiledlayout によって作成されたサブプロットを再利用しないようにします。次に、timetable からのデータをプロットするために、stackedplot を使用します。stackedplot 関数は、各 timetable 変数をサブプロットにプロットし、イベントが発生した時刻に黒の垂直線を表示します。
figure stackedplot(TT)
