Shape関数に代わるものはありますかすべて、
"Shape"機能に代わる良い方法があるかどうかを知りたいのですが（UDFの場合でも、ユーザー定義の機能は大歓迎です）。
// Generate Random Data
TestData = Random Shuffle(Random Index(10^4,10^3));
// Reshape the data using Shape function
TestData1 = Shape(TestData,10,N Rows(TestData)/10);
// Visualize data as data table
dt = As Table(TestData);
dt1 = As Table(TestData1);
元の生のランダムデータを視覚化する - dt1
形状関数の結果
私が達成したいと思っているのは、dt1またはscreenshot1の長いフォーマットをワイドフォーマットに変換することです。
Column1の "n"個の要素を取り、新しい列を作ります。
これはMatlabやRのようなほとんどの環境で再整形機能を使って達成されます。"Shape"または他の機能を使ってこれを行うより良い方法があるかどうか疑問に思う。
ベスト
ウデイ
再：Shape関数に代わるものはありますか実行します
ファイル==>分割
新しいデータテーブルが作成されます。 新しいテーブルの左上にある[テーブルパネル]に移動します。 そこに "Source"という名前のエントリがあります。 それを右クリックして「編集」を選択します。 新しいデータテーブルを作成するために使用したコードが表示されます。
再：Shape関数に代わるものはありますかベクトル化された操作に慣れてきたら、その形状について、前後左右に考えます。のみを適用する転置（） もちろん、functionはあなたが望むものをあなたに与えません。あなたが変更する必要があります形状（） コンサートで関数呼び出し。特に、転置を見越して元のベクトルを整形するときは、行数と列数を入れ替える必要があります。このような：
// Generate Random Data
TestData = Random Index( 10^4, 10^3 );
// Reshape the data using Shape function
TestData1 = Transpose( Shape( TestData, N Rows(TestData)/10, 10 ) );
// Visualize data as data table
dt = As Table( TestData );
dt1 = As Table( TestData1 );
再：Shape関数に代わるものはありますか行列演算とデータテーブル演算を混在させることは間違っていませんが、それも必要ではありません。 ただし、このような場合、行列にはデータテーブルよりも多くの利点があります。 これらの簡単な例は、任意の形のランダム要素を使って行列を形成する方法を示しています。
Names Default to Here( 1 );
n = 10; // rows
m = 10; // columns
// generate matrix in steps
x = J( n*m, 1, Random Integer( 1, 6 ) ); // column vector of six-sided die rolls
x = Shape( x, n, m ); // form into columns row-wise
y = Transpose( x ); // other way
Show( x, y ); // see what you got
// generate a pattern matrix in a single step
i = 1;
x = J( n, m, i++ ); // row-wise
y = Transpose( x ); // other way
Show( x, y ); // see what you got
// generate a n by m matrix of random elements in a single step
x = J( n, m, Random Integer( 1, 6 ) ); // row-wise
y = Transpose( x ); // other way
Show( x, y ); // see what you got
再：Shape関数に代わるものはありますか @markbailey ：
私はすでにそれを試みました - しかし、結果は下記のようになります - ここで私は関数呼び出しに基づいて1列あたりたった10行を予想していました。
@txnelson
これを実現するために "Split"関数を正確に呼び出す方法の例を教えてください。
再：Shape関数に代わるものはありますかJimの答えに加えて、あなたのスクリプトは本当に近いです。JMPがMATLABやRとまったく同じように動作するとは思わないでしょうが、同じ結果を得ることができます。の形状（） JMPの関数は、予想どおりに列方向ではなく行方向に機能します。単に適用する転置（） Shape（）関数によって返される結果に対する関数：
// Reshape the data using Shape function
TestData1 = Transpose( Shape(TestData,10,N Rows(TestData)/10) );
再：Shape関数に代わるものはありますかあなたが使用してプルダウンメニューからあなたが必要なものを得ることができます
テーブル==>分割
または
テーブル==>転置
