Matlab数据导入 – 天才代写

在MATLAB中导入数据意味着从外部文件加载数据。importdata函数答允加载差异名目标各类数据文件。它有以下五种形式 –

序号	函数	描写
1	`A = importdata(filename)`	从文件filename中将数据加载到数组A中。
2	`A = importdata('-pastespecial')`	从系统剪贴板而不是从文件加载数据。
3	`A = importdata(___, delimiterIn)`	理会`delimiterIn`作为在`ASCII`文件，文件名或剪贴板数据中的列脱离符。可以利用`delimiterIn`与上述语法中的任何输入参数。
4	`A = importdata(___, delimiterIn, headerlinesIn)`	从ASCII文件，文件名或剪贴板加载数据，从行头标题`In + 1`开始读取数字数据。
5	`[A, delimiterOut, headerlinesOut] = importdata(___)`	返回在`delimiterOut`中检测到的输入ASCII文件的脱离符字符，并利用前面语法中的任何输入参数检测`headerlinesOut`中检测到的标题行数。

默认环境下，Octave不支持importdata()函数，因此必需搜索并安装此软件包，以使以下示例与Octave安装共同利用。

示例 – 1

下面加载并显示一个图像文件。建设剧本文件并在个中键入以下代码：

filename = 'mydog.jpg';
A = importdata(filename);
image(A);

执行上面示例代码，获得以下功效 –

Matlab数据导入

运行文件时，MATLAB显示图像文件。可是，必需将其存储在当前事情目次(F:\worksp\matlab)中。

示例 – 2

在这个例子中，导入一个文本文件并利用指定脱离符和列标题。下面用列标题建设一个空格脱离的ASCII文件，名称为weeklydata.txt。

文本文件weeklydata.txt的内容如下 –

周一  周二  周三  周四  周五  周六  周日
95.01   76.21   61.54    40.57       55.79    70.28   81.53
73.11   45.65   79.19    93.55       75.29    69.87   74.68
60.68   41.85   92.18    91.69       81.32    90.38   74.51
48.60   82.14   73.82    41.03       0.99     67.22   93.18
89.13   44.47   57.63    89.36       13.89    19.88   46.60

建设剧本文件并在个中键入以下代码 –

Trial>> filename = 'weeklydata.txt';
delimiterIn = ' ';
headerlinesIn = 1;
A = importdata(filename,delimiterIn,headerlinesIn);
% View data
for k = [1:7]
   disp(A.colheaders{1, k})
   disp(A.data(:, k))
   disp(' ')
end
周一
   95.0100
   73.1100
   60.6800
   48.6000
   89.1300


周二
   76.2100
   45.6500
   41.8500
   82.1400
   44.4700


周三
   61.5400
   79.1900
   92.1800
   73.8200
   57.6300


周四
   40.5700
   93.5500
   91.6900
   41.0300
   89.3600


周五
   55.7900
   75.2900
   81.3200
    0.9900
   13.8900


周六
   70.2800
   69.8700
   90.3800
   67.2200
   19.8800


周日
   81.5300
   74.6800
   74.5100
   93.1800
   46.6000

示例 – 3

在这个例子中，从剪贴板中导入数据。

将以下行复制到剪贴板 –

Matlab is simple，I like it.

建设剧本文件并键入以下代码 –

A = importdata('-pastespecial')

执行上面示例代码，获得以下功效 –

Trial>> A = importdata('-pastespecial')

A =

  1×1 cell 数组

    {'Matlab is simple，I like it.'}

初级文件I/O

importdata函数是一个高级函数。 MATLAB中的初级文件I/O函数答允对文件读取或写入数据节制。可是，这些函数需要更多关于文件的具体信息才气有效地事情。

MATLAB为字节或字符级此外读写操纵提供以下函数 –

函数	描写
`fclose`	封锁一个或所有打开的文件
`feof`	测试文件末了
`ferror`	有关文件I/O错误的信息
`fgetl`	从文件读取行，删除换行符
`fgets`	从文件读取行，保存换行符
`fopen`	打开文件，或获取有关打开文件的信息
`fprintf`	将数据写入文本文件
`fread`	从二进制文件读取数据
`frewind`	将文件位置指示器移动到打开文件的开头
`fscanf`	从文本文件读取数据
`fseek`	移动到文件中的指定位置
`ftell`	在打开文件中的位置
`fwrite`	将数据写入二进制文件

导入具有初级别I/O的文本数据文件

#p#分页标题#e#

MATLAB提供以下函数，用于初级导入文本数据文件 –

fscanf函数读取文本或ASCII文件中的名目化数据。

fgetl和fgets函数一次读取文件的一行，换行符脱离每行。

读取函数以字节或位级别读取数据流。

示例

假设有一个文本数据文件myfile.txt生存在事情目次中。此文件存放三个月的降雨资料： 2012年6月，7月和8月降雨量。

myfile.txt中的数据在五个处所包括反复的时间，月份和降雨量丈量。标题数据存储月数M; 所以有M个荟萃丈量值。

文件内容看起来如下 –

Rainfall Data
Months: June, July, August

M=3
12:00:00
June-2012
17.21  28.52  39.78  16.55 23.67
19.15  0.35   17.57  NaN   12.01
17.92  28.49  17.40  17.06 11.09
9.59   9.33   NaN    0.31  0.23 
10.46  13.17  NaN    14.89 19.33
20.97  19.50  17.65  14.45 14.00
18.23  10.34  17.95  16.46 19.34
09:10:02
July-2012
12.76  16.94  14.38  11.86 16.89
20.46  23.17  NaN    24.89 19.33
30.97  49.50  47.65  24.45 34.00
18.23  30.34  27.95  16.46 19.34
30.46  33.17  NaN    34.89  29.33
30.97  49.50  47.65  24.45 34.00
28.67  30.34  27.95  36.46 29.34
15:03:40
August-2012
17.09  16.55  19.59  17.25 19.22
17.54  11.45  13.48  22.55 24.01
NaN    21.19  25.85  25.05 27.21
26.79  24.98  12.23  16.99 18.67
17.54  11.45  13.48  22.55 24.01
NaN    21.19  25.85  25.05 27.21
26.79  24.98  12.23  16.99 18.67

以后文件导入数据并显示此数据。请凭据以下步调 –

利用fopen函数打开文件并获取文件标识符。

利用名目说明符描写文件中的数据，譬喻字符串的%s，整数%d或浮点数%f。

要跳过文件中的文字，请将其包括在名目说明中。要跳过数据字段，请在说明符中利用星号(*)。譬喻，要读取头文件并返回M的单个值，可以书写为：

M = fscanf(fid, '%*s %*s\n%*s %*s %*s %*s\nM=%d\n\n', 1);

默认环境下，fscanf会按照名目描写读取数据，直到找不到数据的匹配，或达到文件的末端。这里利用for轮回读取3组数据，每次读取7行和5列。

将在事情空间中建设一个名为mydata的布局来存储从文件读取的数据。这个布局有三个字段 – 时间，月份和雨天数组。

建设剧本文件(readraindata.m)并在个中键入以下代码 –

filename = 'myfile.txt';
rows = 7;
cols = 5;

% open the file
fid = fopen(filename);

% read the file headers, find M (number of months)
M = fscanf(fid, '%*s %*s\n%*s %*s %*s %*s\nM=%d\n\n', 1);

% read each set of measurements
for n = 1:M
   mydata(n).time = fscanf(fid, '%s', 1);
   mydata(n).month = fscanf(fid, '%s', 1);

   % fscanf fills the array in column order,
   % so transpose the results
   mydata(n).raindata  = ...
      fscanf(fid, '%f', [rows, cols]);
end
for n = 1:M
   disp(mydata(n).time), disp(mydata(n).month)
   disp(mydata(n).raindata)
end

% close the file
fclose(fid);

执行上面示例代码，获得以下功效 –

Trial>> readraindata
12:00:00
June-2012
   17.2100   17.5700   11.0900   13.1700   14.4500
   28.5200       NaN    9.5900       NaN   14.0000
   39.7800   12.0100    9.3300   14.8900   18.2300
   16.5500   17.9200       NaN   19.3300   10.3400
   23.6700   28.4900    0.3100   20.9700   17.9500
   19.1500   17.4000    0.2300   19.5000   16.4600
    0.3500   17.0600   10.4600   17.6500   19.3400

09:10:02
July-2012
   12.7600       NaN   34.0000   33.1700   24.4500
   16.9400   24.8900   18.2300       NaN   34.0000
   14.3800   19.3300   30.3400   34.8900   28.6700
   11.8600   30.9700   27.9500   29.3300   30.3400
   16.8900   49.5000   16.4600   30.9700   27.9500
   20.4600   47.6500   19.3400   49.5000   36.4600
   23.1700   24.4500   30.4600   47.6500   29.3400

15:03:40
August-2012
   17.0900   13.4800   27.2100   11.4500   25.0500
   16.5500   22.5500   26.7900   13.4800   27.2100
   19.5900   24.0100   24.9800   22.5500   26.7900
   17.2500       NaN   12.2300   24.0100   24.9800
   19.2200   21.1900   16.9900       NaN   12.2300
   17.5400   25.8500   18.6700   21.1900   16.9900
   11.4500   25.0500   17.5400   25.8500   18.6700

示例 – 1

示例 – 2

示例 – 3

初级文件I/O

导入具有初级别I/O的文本数据文件

示例

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