matlab批量删除数据

时间: 2023-10-31 09:18:32 浏览: 55
在MATLAB中,可以使用以下代码批量删除满足某种条件的影像: ```matlab listing = dir('*.tif'); % 通过dir函数,将所有数据名称列出来 NUM_DATA = length(listing); % 识别有多少个影像 for k=1:NUM_DATA filename = listing(k,1).name; % 获取文件名 data= imread(filename); data(data<=0)=0; % 背景值设为NaN data(data>0)=1; % 背景值设为NaN if sum(data(:)==0)>1000 % 0的个数大于1000的影像 delete(filename); end end ``` 这段代码首先通过`dir`函数获取当前目录下所有的.tif文件,然后遍历每个文件,对每个文件进行处理。如果某个影像中0的个数大于1000,就使用`delete`函数删除该影像文件。 注意,这段代码假设你已经在MATLAB环境中,并且当前工作目录下有.tif文件。另外,你可能需要根据实际情况进行修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [matlab批量删除&批量重命名&批量复制](https://blog.csdn.net/weixin_44778507/article/details/112978271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [MATLAB矩阵基础操作,提供一些基础操作示例](https://download.csdn.net/download/li171049/88249335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [matlab 批量删除,重命名文件](https://blog.csdn.net/zkp_lovefym/article/details/106202408)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhang'xin'ge """ # 导入必要的库和数据 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('D:/MATLAB/data_test/0713_电子版更新.csv') # 将数据集拆分为训练集和测试集,并进行特征缩放: X = data.drop(['体质类型'], axis=1).values y = data['体质类型'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) #使用LSTM算法训练一个分类模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], 1))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式: X_train_lstm = X_train_scaled.reshape((X_train_scaled.shape[0], X_train_scaled.shape[1], 1)) X_test_lstm = X_test_scaled.reshape((X_test_scaled.shape[0], X_test_scaled.shape[1], 1)) # 使用训练集对模型进行训练: model.fit(X_train_lstm, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_lstm, y_test)) # 使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算准确率: y_pred = model.predict_classes(X_test_lstm) accuracy = (y_pred == y_test).mean() print('Accuracy:', accuracy)

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