reducexy


目次

  1. 1 メニュー情報
  2. 2 概要
  3. 3 追加の情報
  4. 4コマンドラインでの使用法
  5. 5 Xファンクションの実行オプション
  6. 6 変数
  7. 7 説明
  8. 8 サンプル
  9. 9 関連するXファンクション

メニュー情報

ワークシート:データ削減:クラスタX
解析:データ操作:データ削減:クラスタX

概要

Xでサブグループの統計情報を使用してXYデータを削減

追加の情報

必要なOriginのバージョン: 8.1 SR0以降

2015 SR0でオプションが追加されています。

コマンドラインでの使用法

1. reducexy iy:=(col(A),col(B)) subgroup:=inc xincr:=0.5 xstats:=median ystats:=min;

2. reducexy iy:=(col(A),col(B)) subgroup:=points points:=8 xstats:=ave ystats:=ave;

Xファンクションの実行オプション

スクリプトからXファンクションにアクセスする場合、追加のオプションスイッチについてのページを参照してください。

変数

表示
変数
I/O

データ型
デフォルト
説明
入力 iy

入力

XYRange

<active>

入力データ範囲を指定します。
サブグループ化の方法 subgroup

入力

int

0

ソースデータをサブグループに分割する方法を指定します。各グループのデータポイントがひとつのデータポイントに統合されます。

オプションリスト:

  • 0=points:Nポイント毎
    元データをNポイント毎にサブグループに分けます。Nの値はpoints 変数で指定できます。
  • 1=groups:グループの数による
    groups 変数でm を指定します。そして、元データをm グループに分けます。
  • 2=inc:X増分による
    xincr 変数で増分を指定します。元データのX範囲を増分によってサブレンジに分割されます。各サブレンジのデータポイントがサブグループ分けされます。
  • 3=ref:参照列による
    ref変数で増分を指定します。そして、元データを参照列によって分割します。
XYを割る値 divide

入力

int

src

サブグループ化の方法(subgroup)グループの数による(roups) およびX増分による(inc)の場合に利用可能です。XYデータセットをどのようにサブグループにわけるか指定します。

オプションリスト:

  • 0=src:ソースX
    サブグループの定義にソースのX値を使用します。開始X/終了XはX範囲出力を作成するために使用されます。
  • 1=bin:ビン化X
    サブグループの定義を開始するために、X開始を最初のサブグループとして使用します。
2つのオプションの違いは以下のサンプルを参照してください。
Reducexy divide example.png
N points

入力

int

<自動>

これは、サブグループ化の方法Nポイント毎が選択されているときのみ利用できます。Nの値を指定します。入力範囲内のn個のデータポイントごとに1つのデータポイントに統合します。
X増分値 xincr

入力

double

<auto>

これは、サブグループ化の方法X増分によるが選択されているときのみ利用できます。dx値を指定します。次に、同じグループに属する2つのデータポイントのX値の差がdxを超えないように、dxを使用して入力データポイントを複数のグループに分割します。グループ化後、データポイントの各グループは一つに統合されます。xincr が指定されていないとき、式xincr = end-start / nsize * 5(ここでnsize は入力データポイント数)によってデフォルト値が自動で計算されます。
グループ groups

入力

int

<auto>

これは、サブグループ化の方法グループの数によるが選択されているときのみ利用できます。グループの数を指定します。
開始X start

入力

double

<auto>

グループ化開始のX値を指定します。
終了X end

入力

double

<自動>

グループ化終了のX値を指定します。
参照列 ref

入力

Range

<optional>

サブグループ化の方法をref(参照列による)にした場合の参照列を指定します。
X統合 xstats

入力

int

0

データポイントのグループが統合される出力データポイントのX値を取得する方法を指定します。

オプションリスト:

  • ave:平均
    各グループのデータポイントのX値の平均値を取得します。
  • median:中央値
    各グループのデータポイントのX値の中央値を取得します。
  • first:サブグループの最初
    各グループの最初のデータポイントのX値を取得します。
  • last:サブグループの最後
    各グループの最後のデータポイントのX値を取得します。
  • xatminy:最小のYのX値
    各グループの最小Y値のX値を取得します。
  • xatmaxy:X 最大のYのX値
    各グループの最大Y値のX値を取得します。

サブグループ化の方法X増分によるまたはグループの数によるを選択した場合、以下の方法を利用可能です。

  • begin:サブグループ開始
    各サブグループの開始の値です。
  • center:サブグループ中央
    各サブグループの中央の値です。
  • end:サブグループ終了
    各サブグループの終了の値です。
Y統合 ystats

入力

int

0

データポイントのグループが統合される出力データポイントのY値を取得する方法を指定します。

オプションリスト:

  • ave:平均
    各グループのデータポイントのY値の平均値を取得します。
  • min:最小
各グループのデータポイントのY値の最小値を取得します。
  • max:最大
各グループのデータポイントのY値の最大値を取得します。
  • median:中央値
    各グループのデータポイントのY値の中央値を取得します。
  • first:サブグループの最初
    各グループの最初のデータポイントのY値を取得します。
  • last:サブグループの最後
    各グループの最後のデータポイントのY値を取得します。
  • sum:合計
    各グループのデータポイントのY値の合計を取得します。
  • sd:SD
    各グループのデータポイントのY値の標準偏差を取得します。
  • se:SE
    各グループのデータポイントのY値の標準誤差を取得します。
  • rms:RMS
    各グループのデータポイントのY値の二乗平均平方根を取得します。
出力 oy

出力

XYRange

<新規>

出力範囲を指定します。

このシンタックスを参照してください。

グループ情報を出力 rd

出力

ReportData

[<same>]<same>

サブグループ化の方法がref(参照列による)に設定されている場合、このオプションを使って参照列からグループ情報を出力します。

説明

このXファンクションは、X値に基づいたXYデータの削減が可能です。X値は単調である必要があります。

データをグループ分けする方法は複数あります。グループ化すると、データポイントの各グループは単一データポイントに統合されます。出力データポイントのXおよびY値の取得方法は指定できます。

サンプル

X値が等間隔でないデータセットがあり、X値によってデータを削減したいとします。データセットには200ポイントのデータが含まれています。次の操作を実行すると、これを50ポイントにできます。

  1. 新しいブックをアクティブにして、単一ASCのインポートボタンButton Import Single ASCII.pngをクリックして、\Samples\Signal Processing\Convolution.datをインポートします。
  2. データ列を選択し、メニューから作図:基本の2Dグラフ:散布図を選択してグラフを作図します。
    Reducexy111.png
  3. 解析:データ操作:データ削減:クラスタXを選び、reduceXY Xファンクションダイアログボックスを開きます。
  4. サブグループ化の方法ドロップダウンリストで、グループの数によるを選択します。グループ数の右側にある自動チェックボックスからチェックを外し、編集ボックスに50を入力します。
  5. X統合ドロップダウンリストでサブグループの最初を選択します。
  6. Y統合ドロップダウンリストで最小を選択します。
    Reducexy222.png
  7. OKボタンをクリックします。元データの隣の入力ワークシートに結果が出力されます。X2 および Y2を選択し、Originメニューから作図:基本の2Dグラフ:散布図を選択して、グラフを作成します。
    Reducexy333.png

以下のスクリプトコマンドを使うことでもデータポイントの削減が可能です。

reducexy -r 2 iy:=[Book2]Convolution!(col(A),col(B)) subgroup:=groups groups:=50 xstats:=first  ystats:=min;

関連するXファンクション

stats, reducedup, xy_resample


キーワード:データ削減、代表値、平均、合計、最小値、最大値、統計、ビン化