此示例说明如何创建分类数组。categorical 是一个数据类型，用来存储值来自一组有限离散类别的数据。这些分类可以采用自然排序，但并不要求一定如此。分类数组可用来有效地存储并方便地处理数据，同时还为数值赋予有意义的名称。您可以在表中使用分类数组来定义行组。

默认情况下，分类数组包含的是无数学排序的类别。例如，离散的宠物类别集合 [“dog”,“cat”,“bird”] 无有意义的数学排序，因此 MATLAB® 使用字母排序 [“bird”,“cat”,“dog”]。有序分类数组包含的类别具有有意义的数学排序。例如，离散的大小类别集合 [“small”,“medium”,“large”] 采用数学排序 small < medium < large。

当您基于字符串数组（或字符向量元胞数组）创建分类数组时，前导空格和尾随空格将被删除。例如，如果您将文本 [" cat",“dog”] 指定为类别，则在将它们转换为类别时，它们将变成 [“cat”,“dog”]。

基于字符串数组创建分类数组

您可以使用 categorical 函数基于数值数组、逻辑数组、字符串数组、字符向量元胞数组或现有的分类数组来创建分类数组。

创建一个包含新英格兰各州名称的 1×11 字符串数组。

state = ["MA","ME","CT","VT","ME","NH","VT","MA","NH","CT","RI"]

state = 1x11 string
Columns 1 through 9

"MA"    "ME"    "CT"    "VT"    "ME"    "NH"    "VT"    "MA"    "NH"

Columns 10 through 11

"CT"    "RI"

将字符串数组 state 转换为无数学排序的分类数组。

state = categorical(state)

state = 1x11 categorical
Columns 1 through 9

 MA      ME      CT      VT      ME      NH      VT      MA      NH 

Columns 10 through 11

 CT      RI 

列出变量 state 中的离散类别。state 中只列出六个唯一状态，也就是说有六个类别。这些类别按字母顺序列出。

categories(state)

ans = 6x1 cell
{‘CT’}
{‘MA’}
{‘ME’}
{‘NH’}
{‘RI’}
{‘VT’}

添加新元素和缺失的元素

向原始字符串数组添加元素。其中一个元素是缺失字符串，显示为 。正如 NaN 可以表示数值数组中的缺失值一样， 表示字符串数组中的缺失值。

state = ["MA","ME","CT","VT","ME","NH","VT","MA","NH","CT","RI"];
state = [string(missing) state];
state(13) = "ME"

state = 1x13 string
Columns 1 through 9

<missing>    "MA"    "ME"    "CT"    "VT"    "ME"    "NH"    "VT"    "MA"

Columns 10 through 13

"NH"    "CT"    "RI"    "ME"

将字符串数组转换为 categorical 数组。缺失的字符串成为一个未定义的类别，显示为 。它指示分类数组中不属于任何分类的一个元素。

state = categorical(state)

state = 1x13 categorical
Columns 1 through 8

 <undefined>      MA      ME      CT      VT      ME      NH      VT 

Columns 9 through 13

 MA      NH      CT      RI      ME 

基于字符串数组创建有序分类数组

创建一个包含八个对象的大小的 1×8 字符串数组。

AllSizes = ["medium","large","small","small","medium",...
            "large","medium","small"];

字符串数组 AllSizes 包含三个不同值：“large”、“medium” 和 “small”。当使用字符串数组时，没有方便的方式来指示 small < medium < large。

将字符串数组 AllSizes 转换为有序分类数组。使用 valueset 指定用于定义类别的值 small、medium 和 large。对于有序分类数组，所指定的第一个类别是最小的，最后一个类别是最大的。

valueset = ["small","medium","large"];
sizeOrd = categorical(AllSizes,valueset,'Ordinal',true)

sizeOrd = 1x8 categorical
Columns 1 through 6

 medium      large      small      small      medium      large 

Columns 7 through 8

 medium      small 

分类数组 sizeOrd 中值的顺序保持不变。

列出分类变量 sizeOrd 中的离散类别。

categories(sizeOrd)

ans = 3x1 cell
{‘small’ }
{‘medium’}
{‘large’ }

这些类别按指定的顺序列出以匹配数学排序 small < medium < large。

基于分 bin 数值数据创建有序分类数组

创建由 0 到 50 之间的 100 个随机数构成的向量。

x = rand(100,1)*50;

使用 discretize 函数，通过对 x 的值进行分 bin，创建一个分类数组。将 0 到 15 之间的所有值归入第一个 bin，15 到 35 之间的所有值归入第二个 bin，35 到 50 之间的所有值归入第三个 bin。每个 bin 包括左端点，但不包括右端点。

catnames = ["small","medium","large"];
binnedData = discretize(x,[0 15 35 50],'categorical',catnames);

binnedData 是一个包含三个类别的 100×1 有序分类数组，其中 small < medium < large。

使用 summary 函数输出每个类别中的元素数量。

summary(binnedData)

 small       30 
 medium      35 
 large       35 

您可以生成分 bin 数据的各种图。例如，生成 binnedData 的饼图。

pie(binnedData)

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