csvwrite 是什么

时间: 2023-07-03 07:08:06 浏览: 120
csvwrite 是一个MATLAB函数,用于将一个矩阵或向量写入到CSV(逗号分隔值)文件中。CSV文件是一种常见的文本文件格式,其中数据以逗号分隔。CSV文件通常用于在不同的应用程序之间交换数据。csvwrite可以接受两个参数:第一个参数是要写入CSV文件的文件名,第二个参数是要写入文件的矩阵或向量。
相关问题

csvwrite()

`csvwrite()`是MATLAB中的一个函数,用于将矩阵数据写入CSV文件中。CSV(Comma-Separated Values)是一种常见的文本文件格式,用于存储表格数据,其中每行数据由逗号分隔,每行的数据可以用引号引起来。 `csvwrite()`函数的语法如下: ```matlab csvwrite(filename, M) ``` 其中,`filename`是要写入的CSV文件名,`M`是要写入文件的矩阵。 例如,要将名为`data.csv`的文件写入矩阵`A`,可以使用以下命令: ```matlab A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; csvwrite('data.csv', A); ``` 这将在当前目录下创建一个名为`data.csv`的文件,并将矩阵`A`写入该文件中。

错误使用 csvwrite (line 47) 输入元胞数组无法转换为矩阵。 出错 machine_learning (line 16) csvwrite(fullfile('2001', [filename '.csv']), data);

这个错误通常是由于`csvwrite`函数无法处理元胞数组(cell array)类型的数据引起的。在Matlab中,`cdfread`函数读取的数据通常是一个元胞数组,因此将其传递给`csvwrite`函数会引发此错误。 要解决这个问题,你可以使用`cell2mat`函数将元胞数组转换为普通的数值数组,然后将其传递给`csvwrite`函数。以下是修改后的代码: ```matlab % 获取当前路径下“2001”文件夹中所有的CDF文件 cdf_files = dir('2001/*.cdf'); % 遍历每个CDF文件,将其转换为CSV文件 for i = 1:length(cdf_files) % 读取当前CDF文件 data = cdfread(fullfile(cdf_files(i).folder, cdf_files(i).name)); % 获取文件名(不包含扩展名) [~, filename] = fileparts(cdf_files(i).name); % 将元胞数组转换为数值数组 data = cell2mat(data); % 将数据保存为CSV文件 csvwrite(fullfile('2001', [filename '.csv']), data); end ``` 在上述代码中,使用`cell2mat`函数将读取到的元胞数组`data`转换为数值数组,然后将其传递给`csvwrite`函数。这样就可以避免上述错误了。
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function m = csvread(filename, r, c, rng) %CSVREAD Read a comma separated value file. % M = CSVREAD('FILENAME') reads a comma separated value formatted file % FILENAME. The result is returned in M. The file can only contain % numeric values. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C) reads data from the comma separated value % formatted file starting at row R and column C. R and C are zero- % based so that R=0 and C=0 specifies the first value in the file. % % M = CSVREAD('FILENAME',R,C,RNG) reads only the range specified % by RNG = [R1 C1 R2 C2] where (R1,C1) is the upper-left corner of % the data to be read and (R2,C2) is the lower-right corner. RNG % can also be specified using spreadsheet notation as in RNG = 'A1..B7'. % % CSVREAD fills empty delimited fields with zero. Data files where % the lines end with a comma will produce a result with an extra last % column filled with zeros. % % See also CSVWRITE, DLMREAD, DLMWRITE, LOAD, TEXTSCAN. % Copyright 1984-2015 The MathWorks, Inc. % Validate input args narginchk(1,Inf); % Get Filename if ~matlab.internal.strfun.ischarlike(filename) error(message('MATLAB:csvread:FileNameMustBeString')); end filename = char(filename); % Make sure file exists if exist(filename,'file') ~= 2 error(message('MATLAB:csvread:FileNotFound')); end % % Call dlmread with a comma as the delimiter % if nargin < 2 r = 0; end if nargin < 3 c = 0; end if nargin < 4 m=dlmread(filename, ',', r, c); else m=dlmread(filename, ',', r, c, rng); end错误使用 csvread (line 35) 未找到文件。如何解决

INdex=[]; n=[]; for i=1:k A=NWP_cluster{i}; index=[]; for j=1:size(A,1) for x=1:size(A,2) index(j,x)=sum((A(j,:)-A(x,:)).^2)^0.5; end end INdex(k)=sum(sum(index))/(size(A,1)*size(A,2)-1)/2; n(k)=size(A,1)*size(A,2); end compactness=sum(INdex)/sum(n); disp(['紧致度为:',num2str(compactness)]) %% 计算欧氏距离 Dis=[]; for i=1:k Data=NWP_cluster{i}; oushi_dis=[]; Center=center(i,:); for j=1:size(Data,1) oushi_dis(j)=sum((Data(j,:)-Center).^2)^0.5; end Dis{i}=oushi_dis; end L=[]; first_label=[]; for i=1:k [~,location]=sort(Dis{i},'ascend'); Label=Label_cluster{i}; Label=Label(location); L{i}=Label(1:ceil(length(Label))*0.5); first_label=[first_label;Label_cluster{i}]; end %% 二次聚类 double_data=p_train([L{1};L{2};L{3}],:); Double_data=data([L{1};L{2};L{3}],:); double_power=power_date([L{1};L{2};L{3}],:); %% 聚类 k=3; [label,center]=FCM(double_data',k); %% double_label1=label(1:length(L{1})); double_label2=label(1+length(L{1}):length(L{1})+length(L{2})); double_label3=label(1+length(L{1})+length(L{2}):length(L{1})+length(L{2})+length(L{3})); double_label=[{double_label1} {double_label2} {double_label3}];%{double_label4} {double_label5} {double_label6} %% 找出同一类的样本 NWP_cluster=[]; cluster_power=[]; for i=1:k NWP_cluster{i}=double_data(find(label==i),:); cluster_power{i}=double_power(find(label==i),:); end NWP_power=[]; for i=1:k NWP_power{i}=[Double_data(find(label==i),:) double_power(find(label==i),:)]; end for i=1:k str=['NWP_power',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str,NWP_power{i});

将下面这段代码改用python写出来: clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

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