How can i divide the data in rows in MATLAB

hello everyone, i hope you are doing well.

I have dataset of shape 4x4000;

i want to divide the data in rows like each row contain 1000 samples not 4000

so output shape is 16x1000

how can i do it in matlab

Answer 1

[Stephen23]

The solution is very simple: use TRANSPOSE, RESHAPE, TRANSPOSE.

Why is TRANSPOSE required? Because of the order that arrays are stored in memory: along the 1st dimension, then along the 2nd dimension, etc. You want to keep the 2nd dimension data together, so the order of the data must be changed in memory for that data to be along the 1st dimension.

S = load('newdata.mat');
dataset = S.dataset

dataset = 4×4000

1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.7626 0.7702 0.8040 0.7738 0.7793 0.7588 0.8026 0.8006 0.8427 0.8087 0.8029 0.8467 0.8443 0.8348 0.8486 0.7674 0.7618 0.8234 0.8415 0.8211 0.7879 0.7721 0.8093 0.8211 0.7871 0.8426 0.7656 0.7548 0.7711 0.8084 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000

M = reshape(dataset.',1000,16).'

M = 16×1000

1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.7626 0.7702 0.8040 0.7738 0.7793 0.7588 0.8026 0.8006 0.8427 0.8087 0.8029 0.8467 0.8443 0.8348 0.8486 0.7674 0.7618 0.8234 0.8415 0.8211 0.7879 0.7721 0.8093 0.8211 0.7871 0.8426 0.7656 0.7548 0.7711 0.8084 0.7846 0.7981 0.8113 0.8073 0.8237 0.8270 0.7569 0.7719 0.8265 0.8363 0.7623 0.8226 0.7802 0.8078 0.7655 0.8148 0.7685 0.7611 0.8208 0.7845 0.8413 0.7666 0.7983 0.8224 0.7992 0.7676 0.8490 0.8050 0.8045 0.7734

[Med Future]

@Stephen what if i have shape of 4x50000

[Med Future]

here is the file attached

[Stephen23]

What is the expected output size?

Assuming that there are always four rows in the input data:

S = load('datset.mat');
dataset = S.dataset

dataset = 4×500000

1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.8193 0.8323 0.8458 0.7859 0.8482 0.7802 0.7997 0.7558 0.8283 0.7589 0.8391 0.7828 0.7591 0.7886 0.7876 0.8244 0.8343 0.7920 0.8022 0.7560 0.7833 0.7798 0.8335 0.7777 0.7712 0.7918 0.8324 0.8418 0.7694 0.8166 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000

M = reshape(dataset.',[],16).'

M = 16×125000

1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.8193 0.8323 0.8458 0.7859 0.8482 0.7802 0.7997 0.7558 0.8283 0.7589 0.8391 0.7828 0.7591 0.7886 0.7876 0.8244 0.8343 0.7920 0.8022 0.7560 0.7833 0.7798 0.8335 0.7777 0.7712 0.7918 0.8324 0.8418 0.7694 0.8166 0.8466 0.7681 0.8079 0.7628 0.7541 0.7825 0.8006 0.7738 0.8161 0.8286 0.7638 0.8182 0.8366 0.8349 0.7676 0.8339 0.8247 0.7974 0.8347 0.7896 0.8110 0.8293 0.8399 0.7875 0.8025 0.7613 0.7616 0.8097 0.7542 0.8173

Or a general solution for any number of input rows, where each row is split into four:

N = size(dataset,1) * 4;
M = reshape(dataset.',[],N).'

M = 16×125000

1.0e+03 * 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.4000 0.8000 1.0000 0.9000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.2000 0.8193 0.8323 0.8458 0.7859 0.8482 0.7802 0.7997 0.7558 0.8283 0.7589 0.8391 0.7828 0.7591 0.7886 0.7876 0.8244 0.8343 0.7920 0.8022 0.7560 0.7833 0.7798 0.8335 0.7777 0.7712 0.7918 0.8324 0.8418 0.7694 0.8166 0.8466 0.7681 0.8079 0.7628 0.7541 0.7825 0.8006 0.7738 0.8161 0.8286 0.7638 0.8182 0.8366 0.8349 0.7676 0.8339 0.8247 0.7974 0.8347 0.7896 0.8110 0.8293 0.8399 0.7875 0.8025 0.7613 0.7616 0.8097 0.7542 0.8173

Answer 2

[Arif Hoq]

use reshape function

A=load('newdata.mat');
dataset=A.dataset;  
output=reshape(dataset,16,[]);

[Med Future]

@Arif Hoq not like that, for example my first row contains 4000 samples

i want them in first 4 rows with shape of 1x1000

[Arif Hoq]

try this one:

output=reshape(dataset,4,1000,[]);

[Med Future]

@Arif Hoq output is 4x1000x4 which is not correct

[Arif Hoq]

is that ?

output=reshape(dataset,16,1,[]);

[Med Future]

@Arif Hoq not working

[Johan]

If you want to concatenate row by row then you can use:

res = [];
for i = 1:size(dataset,1)
    res = [res;reshape(dataset(i,:),[],1000)];
end

[Stephen23]

Ugh, do NOT concatenate row-by-row! That is an inefficient and complex approach.

[Johan]

I did not think you could do that with transpose, thanks for the correction