import pandas as pd from collections import defaultdict train = pd.read_csv(r'E:\MathModel\MathModelingData\D\process\all_copy.csv') d = defaultdict(LabelEncoder) # 数值化 X_trans = X.apply(lambda x: d[x.name].fit_transform(x.astype(str))) # 文本数值化处理符号 X_trans.to_csv(r'E:\MathModel\MathModelingData\D\process\all_copy_numeralization.csv', encoding='utf-8', index=False, index_label=None)，写成matlab代码

在 MATLAB 中，我们可以使用 table 类型来读取和处理 CSV 文件中的数据。以下是一段示例代码，其中假设 CSV 文件的路径为 `E:\MathModel\MathModelingData\D\process\all_copy.csv`，并且需要使用 `LabelEncoder` 对所有文本进行数值化处理：

% 导入数据
data = readtable('E:\MathModel\MathModelingData\D\process\all_copy.csv');

% 初始化 LabelEncoder
d = containers.Map('KeyType', 'char', 'ValueType', 'any');

% 数值化文本数据
for i = 1:width(data)
    if iscellstr(data{1, i})
        d(data.Properties.VariableNames{i}) = categorical(data{:, i});
    end
end

% 将数值化后的数据写入 CSV 文件
writetable(struct2table(d), 'E:\MathModel\MathModelingData\D\process\all_copy_numeralization.csv');

在上面的代码中，我们使用 `readtable` 函数读取 CSV 文件的数据，并将其保存在 `data` 中。然后，我们初始化一个 `containers.Map` 对象 `d`，用于保存数值化后的数据。

接着，我们遍历 `data` 中的每一列，如果该列的数据类型为字符串，则使用 `categorical` 函数将其数值化，然后将其保存在 `d` 中。需要注意的是，在 MATLAB 中，字符串属于字符数组数据类型，因此我们需要使用 `iscellstr` 函数来判断该列的数据类型是否为字符串。

最后，我们使用 `struct2table` 函数将 `d` 转换为数据表形式，并使用 `writetable` 函数将其写入新的 CSV 文件中。

需要注意的是，上面的代码只是一个示例，实际情况需要根据数据的具体形式和内容进行修改和调整。同时，需要安装 `categorical` 函数所在的工具箱。