cut

cut(X, size|cutPositions)

X 是标量/向量。

size 是整型标量，必须满足 0<size<=size(X) 条件。

cutPositions 是单增的整型向量，用于指定切分段开始的索引。

将 X 分为一系列标量、向量、矩阵（按列）或表（按行）。

• 当 X 是标量时：第二个参数只能是 size，且 size 值只能为1，cut 函数返回由 X 组成的元组。

• 当 X 是向量时：

  • 若第二个参数为 size：cut 函数把 X 分成一系列长度为 size 的标量（size =1时）或向量（size >1时）。

  • 若第二个参数为 cutPositions，cut 函数先根据 cutPositions 将 X 分段，然后返回每段子向量组成的元组。

• 当 X 是矩阵（表）时：

  • 若第二个参数为 size：cut 函数把 X 分成一系列列数（行数）为 size 的矩阵（表）。

  • 若第二个参数为 cutPositions，cut 函数先根据 cutPositions 将 X 分段，然后返回每个子矩阵（子表）组成的元组。

关于该函数的逆操作，参见 flatten 函数。

a=1..10;
cut(a,2);
# output
([1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10])

cut(a,3);
# output
([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10])

cut(a,9);
# output
([1,2,3,4,5,6,7,8,9],[10])

b = cut(a,2);
b;
# output
([1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10])

flatten b;
# output
(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

cut(a, 0 2 7);
# output
([1,2],[3,4,5,6,7],[8,9,10])

cut(a, 2 7);
# output
([3,4,5,6,7],[8,9,10])

m=matrix(1 5 9, 12 20 23, 25 29 32)
cut(m,2)
# output

(#0 #1
-- --
1  12
5  20
9  23
,#0
--
25
29
32
)

cut(m, 1 2)
# output
(#0
--
12
20
23
,#0
--
25
29
32
)

cut 函数在时间数据分析中是一个方便的工具。在下面的例子中，我们用 cut 函数计算两个事件发生期间的收入和。

incomes=table(2016.07.31 - 10..1 as date, rand(100,10) as income);
incomes;

eventdates = [2016.07.22, 2016.07.25, 2016.07.29];

x = incomes.date.binsrch(eventdates);
x;
# output
[1,4,8]

incomes.date.cut(x);
# output
([2016.07.22,2016.07.23,2016.07.24],[2016.07.25,2016.07.26,2016.07.27,2016.07.28],[2016.07.29,2016.07.30])

table(eventdates as startDate, each(last,incomes.date.cut(x)) as endDate, each(sum,incomes.income.cut(x)) as incomeSum);