写
写高大的阵列，为检查点本地和远程位置
描述
写（使用来自的文件扩展名filepattern那助教）filepattern确定输出格式。filepattern必须包括对文件写入到一个文件夹中，然后由包括通配符的文件名*. 这个wildcard represents incremental numbers for generating unique file names. For example,写（'文件夹/ myfile _ *。csv'，ta）．
例子
编写和重建高阵列
将高数组写入磁盘，然后通过为写入的文件创建新的数据存储恢复高数组。这个过程对于保存您的工作或与同事共享一个高数组非常有用。
创建一个数据存储区airlinesmall.csv数据集。只选择它年那月， 和UniqueCarrier变量，和治疗'na'值作为缺失数据。将数据存储转换为高大的表格。
DS =数据存储区（'airlinesmall.csv'）;ds。T.reatAsMissing ='na'；ds。SelectedVariableNames = {'月'那'年'那“唯一承运人”};tt =高(ds)
TT = M×3高大表月年UniqueCarrier _____ ____ _____________ 10 1987 'PS' 10 1987 'PS' 10 1987 'PS' 10 1987 'PS' 10 1987 'PS' 10 1987 'PS' 10 1987 'PS' 10 1987'PS'：：：：：：
按年份按降序对数据进行排序并提取前25行。由此产生的高表未被评估。
tt_new = topkrows（tt，25，'年'）
tt_new=M×3高台月-年UniqueCarrier预览推迟。了解更多。
将结果保存到名为的新文件夹exampledata.在C：\磁盘(您可以指定不同的写入位置，尤其是在不使用Windows®计算机的情况下。）写功能前以书面文件评估高大的阵列，因此没有必要使用收集函数，然后保存数据。
位置=“C: \ ExampleData”；写（位置，tt_new）
using the Local MATLAB Session: - Pass 1 of 1: Completed in 0.52 sec
清除tt和DS.来自您的工作目录。要恢复写入磁盘的高表，请首先创建引用相同目录的新数据存储。然后将数据存储转换为高表。由于在被写入磁盘之前评估了高表，因此显示现在包括值的预览。
清楚的ttDS.DS2 =数据存储（位置）;tt2 =高（DS2）
TT2 = M×3高大表月年UniqueCarrier _____ ____ _____________ 1 2008 'WN' 1 2008 'WN' 1 2008 'WN' 1 2008 'WN' 1 2008 'WN' 1 2008 'WN' 1 2008 'WN' 1 2008'WN'：：：：：：
写入电子表格文件到云存储
创建一个高表引用tsunamis.xlsx数据文件，其中包含有关海啸的位置、震级和原因的时间戳数据。
ds = spreadsheetDatastore ('tsunamis.xlsx'）;T =高(ds)
T = MX20高大表纬度经度年月日时分秒ValidityCode有效性CauseCode原因EarthquakeMagnitude国家区MaxHeight IidaMagnitude强度NumDeaths DescDeaths ________ _________ ____ _____ ___ ____ ______ ______ ____________ _________________________ _________ __________________ ___________________ ___________________ __________________________ _________ _____________ _________ _________ __________ -3.8 128.3 1950年108 3 23 2的NaN { '可疑海啸'} {1 '地震'} 7.6 { '印度尼西亚'} { 'JAVA TRENCH，印度尼西亚'} 2.8 1.5 1.5楠楠19.5 -156 1951 8 21 10 57 4的NaN {'确定海啸'} {1' 地震 '} 6.9 { 'USA'} { '夏威夷'} 3.6 1.8楠楠的NaN -9.02 157.95 1951 12 22楠楠的NaN 2 { '可疑海啸'} 6 { '火山'}的NaN {' SOLOMON群岛 '} {' KAVACHI '} 6 2.6的NaN楠楠42.15 143.85 1952 3 4 1 22 41 4 { '确定海啸'} {1 '地震'} 8.1 { 'JAPAN'} {' SE。北海道”} 6.5 2.7 2 33 1 19.1 -155 1952 3 17 3 58 4的NaN { '确定海啸'} {1 '地震'} 4.5 { 'USA'} { '夏威夷'} 1楠楠楠楠43.1 -82.41952年5 6的NaN楠楠1 { '非常可疑海啸'} 9 { '气象'}的NaN { 'USA'} { '休伦湖，MI'} 1.52楠楠楠楠52.75 159.5 1952 11 4 16 58 NaN的4 {”明确的海啸 '} 1 { '地震'} 9 { '俄罗斯'} { '堪察加'} 18 4.2 4 2236 3 50 156.5 1953 3 18楠楠NaN 3的{ '可能海啸'} 1 { '地震'} 5.8 {'俄罗斯} {'N.千岛群岛”} 1.5 0.6楠楠楠：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：
结合年那月那日那小时那分钟， 和第二变量转换为单个datetime变量，然后从表中删除这些变量。删除任何包含丢失数据的行。
T.DateTime = datetime (T。年那T.。月那T.。日那T.。小时那T.。分钟那T.。Second); T(:,3:8) = []; TT = rmmissing(T)
TT = Mx15高表经度纬度ValidityCode有效性CauseCode引起EarthquakeMagnitude国家位置MaxHeight IidaMagnitude强度NumDeaths DescDeaths DateTime ________ _________ ____________ ____________________ _________ ____________________________ ___________________ _____________ ____________________________ ______________________ _________ _________ __________ ____________________ 42.15 - 143.85 4{“明确的海啸”}1 8.1{‘地震’}{‘日本’}{SE。4{'确定海啸'}3{'地震和滑坡'}3{'美国'}'SE. '日本' . '日本' . '日本' . '日本' . '日本' . '日本' . '日本' . '日本' . '日本' . '日本' . '阿拉斯加,正义与发展党’}524.26 - 4.6 5 5 1 10 - 7月- 1958年06:15:53 -39.5 - -74.5 4{“明确的海啸”}1 9.5{‘地震’}{“智利”}{智利中部的}3 22 - 25 4.6 - 4 1260 5 - 1960 19:11:17 -6.8 - -80.7 4{“明确的海啸”}1 6.8{‘地震’}{秘鲁的}{秘鲁的}9 3.2 - 2.5 66 2 - 1960 22:01:56 11月20 - 61.1 - -147.5 4{“明确的海啸”}3 9.2{地震和山体滑坡的}{'USA'} {'PRINCE WILLIAM SOUND, AK'} 67 6.1 5 221 3 28-Mar-1964 03:36:14 38.65 139.2 4 {'definite tsunami'} 1 {'Earthquake'} 7.5 {'JAPAN'} {'NW. 5 .(日本)本州岛}5.8 2.7 - 2 1 16 - 6月26日- 1964年04:01:44 0.2 - 119.8 4{“明确的海啸”}1 7.8{‘地震’}{“印度尼西亚”}{“班达海”}10 3.3 200 3 14 - 8月- 1968 22:14:19 -3.1 - 118.9 4{“明确的海啸”}1 6.9{‘地震’}{“印度尼西亚”}{“望加锡海峡”}4 2 2 600 1969 00:36:56 23 - 2月 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :: : : :
将表格写入电子表格文件到AmazonS3®存储中的远程位置。要将数据读取或写入Amazon S3，您必须设置aws_access_key_id.和AWS_SECRET_ACCESS_KEY使用帐户凭据的环境变量。有关详细信息，请参阅使用远程数据．
setenv ('AWS_ACCESS_KEY_ID'那'your_aws_access_key_id'）;setenv ('AWS_SECRET_ACCESS_KEY'那'your_aws_secret_access_key'）;位置=“s3: / / bucketname / preprocessedData /”；写(位置、TT'文件类型'那“表格”）
为了读回数据，使用数据存储来指向数据现在驻留的远程位置。
DS =数据存储（位置）;TT =高（DS）;
使用自定义写入功能写入图像，
创建并使用自定义写入功能，以不直接通过支持其他格式写入数据万博1manbetx写，例如镜像文件。
创建的图像数据存储引用所有的样本图像工具箱/ matlab /演示文件夹。所选图像具有扩展jpg那.TIF， 和.png.．将数据存储区转换为高级单元格数组。
demoFolder =完整文件（matlabroot，'工具箱'那'matlab'那“演示”）;DS = imageDatastore（demoFolder，“文件扩展名”，{'.jpg'“.tif”“巴纽”}）;t =高（DS）;
将其中一个图像放入记忆中并显示出来。
I =聚（T（1））;
使用本地MATLAB会话评估tall表达式：-通过1/1：在3秒内完成评估在3.2秒内完成
imshow（i {1}，'InitialMagnification'，30）
写不直接支持图像文件万博1manbetx，因此要以不同的格式输出图像，必须创建一个新函数来处理文件写入。写函数接收两个输入写：
信息是含有约数据的当前块的信息字段的结构。您可以使用这些字段来构建自己独特的文件名，或者干脆使用SuggestedFilename字段，以使用由写．数据是通过使用获得的当前数据块读在数据存储。
功能的ImageWriter使用建议的文件名写,并使用IMWRITE.将图像文件写入磁盘jpg文件夹。将此功能保存在当前工作文件夹中。
类型的ImageWriter
函数imageWriter（信息，数据）filename=info.SuggestedFilename；imwrite（数据{：}，文件名）结束
将数据存储区中的图像写入名为的新文件夹exampleImages在C：\磁盘。(您可以使用不同的位置，特别是如果您没有使用Windows®计算机。)通过的ImageWriter作为自定义写入功能使用'WriteFcn'名称值对参数。
位置=“C: \ exampleImages \ * . jpg image_”；写（位置，T，'WriteFcn'，@ImageWriter）
将高数据写入文件夹C：\ exampleImages使用本地MATLAB会话评估高表达式： - 通过1的第1条：在0.71秒的评估中完成0.98秒
显示写入文件的文件夹的内容。
谜语C：\ exampleImages
．Image_1_000001.jpg image_3_000001.jpgimage_2_000001.jpg image_4_000001.jpg image_6_000001.jpg
要将图像读回MATLAB®，请创建引用相同位置的数据存储。
ds = imageDatastore(位置);T =高(ds)
T = 6×1高大单元阵列{1024×2048×3 UINT8} {650×600×3 UINT8} {1024×2048×3 UINT8} {650×600×3 UINT8} {480×640×3 UINT8} {480×640×3 UINT8}
输入参数
限制
在某些情况下，写入(location, T， 'FileType'， type)创建并不代表原始数组文件T.确切地。如果你使用数据存储区（位置）读取这些文件，那么结果可能不具有相同的格式或内容与原始高大表。
为了
'文本'和“表格”文件类型,写使用这些规则:写输出数值变量使用龙格式和类别、字符或字符串变量作为未加引号的文本。对于具有多个列的Nontext变量，
写在每行上输出多个分隔分离的字段，并为文件的第一行构造合适的列标题。写将具有两个以上维度的变量作为二维变量输出，并折叠尾随维度。对于具有是数字的，逻辑的字符，或分类内容细胞值的变量，
写输出每个单元作为一个单一的行，在多个分隔符分隔的字段的内容。如果细胞具有不同的数据类型，写输出单个空字段。
请勿使用
'文本'或者“表格”文件类型，如果你需要写一个精确的检查点的高数组。为了
“铺”文件类型，在某些情况下，Parquet格式不能完全表示MATLAB表或时间表数据类型。如果你使用parquetread或者数据存储读取这些文件，那么结果可能不具有相同的格式或内容与原始高大表。有关更多信息，请参阅Apache的镶木数据类型映射．
提示
使用
写函数来创建检查点或者快照你的数据，你的工作，尤其是庞大的数据集时。这种做法允许直接从文件重建高大阵列在磁盘上，而不是重新执行所有所产生的高阵列的命令。
扩展能力
你也可以从以下列表中选择一个网站:
