Matlab數據導入

在MATLAB中導入數據意味着從外部文件加載數據。importdata函數允許加載不同格式的各種數據文件。它有以下五種形式 -

序號

函數

描述

1

A = importdata(filename)

從文件filename中將數據加載到數組A中。

2

A = importdata('-pastespecial')

從系統剪貼板而不是從文件加載數據。

3

A = importdata(___, delimiterIn)

解析delimiterIn作爲在ASCII文件,文件名或剪貼板數據中的列分隔符。可以使用delimiterIn與上述語法中的任何輸入參數。

4

A = importdata(___, delimiterIn, headerlinesIn)

從ASCII文件,文件名或剪貼板加載數據,從行頭標題In + 1開始讀取數字數據。

5

[A, delimiterOut, headerlinesOut] = importdata(___)

返回在delimiterOut中檢測到的輸入ASCII文件的分隔符字符,並使用前面語法中的任何輸入參數檢測headerlinesOut中檢測到的標題行數。

默認情況下,Octave不支持importdata()函數,因此必須搜索並安裝此軟件包,以使以下示例與Octave安裝配合使用。

示例 - 1

下面加載並顯示一個圖像文件。 創建腳本文件並在其中鍵入以下代碼:

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

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

Matlab數據導入

運行文件時,MATLAB顯示圖像文件。但是,必須將其存儲在當前工作目錄(F:\worksp\matlab)中。

示例 - 2

在這個例子中,導入一個文本文件並使用指定分隔符和列標題。下面用列標題創建一個空格分隔的ASCII文件,名稱爲weeklydata.txt

文本文件weeklydata.txt的內容如下 -

週一  週二  週三  週四  週五  週六  週日
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

創建腳本文件並在其中鍵入以下代碼 -

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
週一
   95.0100
   73.1100
   60.6800
   48.6000
   89.1300


週二
   76.2100
   45.6500
   41.8500
   82.1400
   44.4700


週三
   61.5400
   79.1900
   92.1800
   73.8200
   57.6300


週四
   40.5700
   93.5500
   91.6900
   41.0300
   89.3600


週五
   55.7900
   75.2900
   81.3200
    0.9900
   13.8900


週六
   70.2800
   69.8700
   90.3800
   67.2200
   19.8800


週日
   81.5300
   74.6800
   74.5100
   93.1800
   46.6000

示例 - 3

在這個例子中,從剪貼板中導入數據。

將以下行復制到剪貼板 -

Matlab is simple,I like it.

創建腳本文件並鍵入以下代碼 -

A = importdata('-pastespecial')

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

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

A =

  1×1 cell 數組

    {'Matlab is simple,I like it.'}

低級文件I/O

importdata函數是一個高級函數。 MATLAB中的低級文件I/O函數允許對文件讀取或寫入數據控制。但是,這些函數需要更多關於文件的詳細信息纔能有效地工作。

MATLAB爲字節或字符級別的讀寫操作提供以下函數 -

函數

描述

fclose

關閉一個或所有打開的文件

feof

測試文件結尾

ferror

有關文件I/O錯誤的信息

fgetl

從文件讀取行,刪除換行符

fgets

從文件讀取行,保留換行符

fopen

打開文件,或獲取有關打開文件的信息

fprintf

將數據寫入文本文件

fread

從二進制文件讀取數據

frewind

將文件位置指示器移動到打開文件的開頭

fscanf

從文本文件讀取數據

fseek

移動到文件中的指定位置

ftell

在打開文件中的位置

fwrite

將數據寫入二進制文件

導入具有低級別I/O的文本數據文件

MATLAB提供以下函數,用於低級導入文本數據文件 -

  • fscanf函數讀取文本或ASCII文件中的格式化數據。
  • fgetlfgets函數一次讀取文件的一行,換行符分隔每行。
  • 讀取函數以字節或位級別讀取數據流。

示例

假設有一個文本數據文件myfile.txt保存在工作目錄中。此文件存放三個月的降雨資料: 2012年6月,7月和8月降雨量。

myfile.txt中的數據在五個地方包含重複的時間,月份和降雨量測量。標題數據存儲月數M; 所以有M個集合測量值。

文件內容看起來如下 -

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

從此文件導入數據並顯示此數據。請按照以下步驟 -

  • 使用fopen函數打開文件並獲取文件標識符。

  • 使用格式說明符描述文件中的數據,例如字符串的%s,整數%d或浮點數%f

  • 要跳過文件中的文字,請將其包含在格式說明中。要跳過數據字段,請在說明符中使用星號(*)。例如,要讀取頭文件並返回M的單個值,可以書寫爲:

    M = fscanf(fid, '%*s %*s\n%*s %*s %*s %*s\nM=%d\n\n', 1);
  • 默認情況下,fscanf會根據格式描述讀取數據,直到找不到數據的匹配,或到達文件的末尾。這裏使用for循環讀取3組數據,每次讀取7行和5列。

  • 將在工作空間中創建一個名爲mydata的結構來存儲從文件讀取的數據。這個結構有三個字段 - 時間,月份和雨天數組。

創建腳本文件(readraindata.m)並在其中鍵入以下代碼 -

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);

執行上面示例代碼,得到以下結果 -

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