Conceptos básicos de importación de matlab

A consecuencias fundamentales utiliza todos los ajustes por defecto, que funciona bien para muchos tipos de datos. MATLAB puede determinar el formato de datos correcto con relativa frecuencia. Una parte esencial de la importación de datos es utilizar la función de importación correcta. Cada función de importación tiene características que lo hacen más adecuado para un determinado tipo de datos. Estas son algunas de las funciones de importación de texto específico y en qué se diferencian:

• csvread (): Funciona con sólo números, y los números deben estar separados por comas (de ahí el nombre valores separados por comas, o CSV).

• dlmread (): Funciona con sólo números, pero los números están normalmente separados por comas algo distinto.

• TextScan (): Se puede importar tanto números como cadenas. Debe proporcionar una especificación de formato para leer los datos correctamente.

• readtable (): Se puede importar tanto números como cadenas. El resultado de esta función es siempre una mesa, incluso cuando la fuente no contiene datos tabulares.

  Video: MATLAB Conceptos básicos

La salida que recibirá depende de la función que utilice. Estos ejemplos usan cada uno un método diferente de leer los datos del disco. Sin embargo, todos ellos utilizan los mismos datos para que pueda comparar los resultados.

15,25,3018,29,3321,35,41

Usando csvread ()

Utilizando csvread () es la opción más sencilla cuando se trabaja con datos de este tipo. Todo lo que hacer es escribir CSVOutput = csvread ( ‘NumericData.csv’) y pulse Enter. La salida es una matriz que contiene los siguientes resultados:

Video: Matlab : Concepto General

CSVOutput = 15 25 3018 29 3321 35 41

Usando dlmread ()

los dlmread () función es un poco más flexible que csvread () porque se puede suministrar una delimitador - un carácter utilizado para separar los valores - como entrada. Cada columna está separada de la otra por una coma. Las filas están separadas por un carácter de nueva línea. Por lo tanto, todo lo que necesita escribir en este caso es DLMOutput = dlmread ( ‘NumericData.csv’)- a continuación, pulse Intro. La salida es una matriz que contiene estos resultados:

DLMOutput = 15 25 3018 29 3321 35 41

Usando TextScan ()

los TextScan () función puede leer ambas cadenas y números en el mismo conjunto de datos. Sin embargo, se debe definir una especificación de formato para utilizar esta función. Además, no se puede simplemente abrir el archivo y trabajar con él. Con estos requisitos en mente, puede utilizar los siguientes pasos para ayudarle a utilizar el TextScan () función.

1. Tipo fileid = fopen ( ‘NumericData.csv’) y pulse Enter.

   Video: CONCEPTOS BÁSICOS MATLAB- EQUIPO 8

   los TextScan () función no se puede abrir el archivo para usted. Sin embargo, sí acepta el identificador que se devuelve por el fopen () función. La variable, FileID, contiene el identificador utilizado para acceder al archivo.

2. Llene TSOutput = TextScan (FileID, ‘% d,% d,% d / n’) y pulse Intro.

   Se obtiene una sola fila de los datos como de salida - no todas las tres filas. En este caso, los datos se leen en una matriz celular, no una matriz.

3. Tipo feof (FileID) y pulse Enter.

   Video: MATLAB 1 (ALGORITMIA-CONCEPTOS BÁSICOS)

   La función da salida a un 0, lo que significa que no está al final del archivo aún. Una simple prueba utilizando el feof () función indica el bucle que dejar de leer el archivo.

4. Llene TSOutput = [TextScan TSOutput- (FileID, ‘% f,% f,% f / n’)] y pulse Intro.

   Ahora se ve la segunda fila de datos leídos. Estos números se leen como valores de punto flotante en lugar de números enteros. Utilizando TextScan () le da un control casi absoluto sobre la apariencia de los datos en la aplicación.

5. Tipo EsEntero (TSOutput {1,1}) y pulse Enter.

   El valor de salida de 1 indica que el elemento en la fila 1, columna 1 es de hecho un entero.

6. Tipo EsEntero (TSOutput {2,1}) y pulse Enter.

   Este paso verifica que el elemento en la fila 2, columna 1 no es un entero, porque el valor de salida es 0.

7. Llene TSOutput = [TextScan TSOutput- (FileID, ‘% 2s,% 2s,% 2s / n’)] y pulse Intro.

8. Tipo TextScan (FileID, ‘% d,% d,% d / n’) y pulse Enter.

   Esta lectura se debe tomar más allá del final del archivo. La salida va a contener celdas en blanco porque no se deja nada para leer.

9. Tipo feof (FileID) y pulse Enter.

   Esta vez, el valor de salida es 1, lo que significa que son de hecho al final del archivo.

10. Tipo fclose (FileID) y pulse Enter.

    MATLAB cierra el archivo.

    Si no se cierra un archivo puede causar pérdidas de memoria y todo tipo de otros problemas.

Ahora que tiene una mejor idea de cómo una TextScan () debería funcionar, es hora de ver una aplicación que lo utiliza.

función [] = UseTextscan ()% UseTextscan: Una demostración de la TextScan () la función% Este ejemplo muestra cómo utilizar TextScan () para escanear% los NumericData.csv file.FileID = fopen ( `NumericData.csv`) - TSOutput = TextScan (FileID, `% d,% d,% d / n`) -, mientras que no (feof (FileID)) TempData = TextScan (FileID, `% d,% d,% d / n`) - si feof (FileID ) romper-endTSOutput = [TSOutput- TempData] -enddisp (TSOutput) -fclose (FileID) -end

Tenga en cuenta que debe verificar que no se ha alcanzado realmente el final del archivo antes de añadir los datos de TempData a TSOutput. De lo contrario, se termina con la fila en blanco que TextScan () obtiene durante la última lectura del archivo.

Usando readtable ()

los readtable () La opción funciona con las dos cadenas y números. Es mucho más fácil de usar que las TextScan (), pero también tiene algunas peculiaridades, como el supuesto de que la primera fila de datos es en realidad nombres de columna. Usar readtable () con el NumericData.csv Tipo de archivo RTOutput = readtable ( ‘NumericData.csv’, ‘ReadVariableNames’, false) y pulse Enter. Usted ve el resultado siguiente:

RTOutput = Var1 Var2 Var3____ ____ ____15 25 3018 29 3321 35 41

La salida en realidad es una tabla en lugar de una matriz o una matriz celular. Las columnas tienen nombres unidos a ellos. Como consecuencia, se puede acceder a los miembros individuales utilizando el nombre de la variable, como RTOutput {1, ‘Var1’}, que emite un valor de 15 en este caso.

Darse cuenta de readtable () acepta nombre de propiedad y pares de valores como entrada. En este caso, ‘’ ReadVariableNames es una propiedad. Establecer esta propiedad falso significa que readtable () no leerá la primera fila como encabezado de nombres de variables. Tu usas readtable () donde el archivo de salida contiene los nombres de variables, ya que tienen les hace más fácil acceder a los datos en muchas situaciones.