data = csvread

时间: 2024-05-04 22:04:16 浏览: 71
CS

csvread.cs

这行代码是用来读取.csv文件中的数据的。csvread函数是一个Matlab内置函数，可以从逗号分隔值（CSV）文件中读取数据。在这里，我们使用csvread函数读取以逗号分隔的.csv文件，并将其存储在名为"data"的变量中。 具体来说，csvread函数需要一个文件名作为输入，并返回一个包含文件中所有数据的矩阵。如果文件中包含标题行，则csvread函数将自动忽略该行。在本行代码中，我们假设.csv文件中包含两列数据，分别是x坐标和y坐标，因此我们可以将读取到的矩阵视为一个二维坐标系上的点集。
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CVS 到 MatLab：这从 CSV 文件中取出数据-matlab开发

data = csvread('data.csv'); 如果 CSV 文件的第一行是列名，我们可以使用 csvread 的一个变体 csvread(filename, 1, 0) 来跳过第一行： matlab data = csvread('data.csv', 1, 0); 除了 csvread...

l=1068; data=csvread('D:/DATA/plaid2017/2017/1068.csv');matlab中如何用i来命名data

eval([varname, ' = csvread(''D:/DATA/plaid2017/2017/', num2str(l), '.csv'');']); end 在这个示例中，我们使用eval()函数来执行动态生成的命令，将读取的CSV数据存储在名为data1、data2、data3、....

% 设置特定频率和采样频率 targetFreq = 32; % 指定的目标频率 fs = 24000; % 采样频率 % 初始化存储结果的数据结构 numDataPoints = 2; % 数据点的数量 HXHX = zeros(numDataPoints, 1); % HXHX功率谱密度结果 HYHY = zeros(numDataPoints, 1); % HYHY功率谱密度结果 HXHY = zeros(numDataPoints, 1); % HXHY功率谱密度结果 % 遍历每一组数据，计算功率谱密度 for i = 1:numDataPoints % 构建当前组数据的文件名 fileName = sprintf('ch4_%d.csv', i); % 构建当前组数据的文件名 fileName1 = sprintf('ch6_%d.csv', i); % 从CSV文件中读取当前组数据 data = csvread(fileName); data1 = csvread(fileName1); % 假设数据在CSV文件的第一列 dataPoint = data(:, 1); dataPoint1 = data1(:, 1); % 计算当前组数据在特定频率上的功率谱密度 [f, ch1_power, ch1_ch2power, ch2_power] = coh_fn(dataPoint, dataPoint1, targetFreq, fs); % 将功率谱密度存储到结果数据结构中 HXHX(i) = ch1_power; HYHY(i) = ch2_power; HXHY(i) = ch1_ch2power; end % 现在，HXHX、HYHY和HXHY中存储了每一组数据在特定频率上的功率谱密度值

4. 您假设数据在CSV文件的第一列，因此将数据提取到 dataPoint 和 dataPoint1 中。 5. 然后，您调用了一个名为 coh_fn 的函数来计算当前组数据在特定频率上的功率谱密度。函数返回了频率 f，通道1的功率谱...

X=csvread('315泉州2016-2018负荷天气data-quanzhou.csv',2,1); data=[];什么意思

第一行代码使用csvread函数从名为315泉州2016-2018负荷天气data-quanzhou.csv的CSV文件中读取数据，其中2表示从第二行开始读取（跳过了CSV文件的前两行），1表示从第二列开始读取（跳过了CSV文件的第一列）...

这段代码哪里错了% 读入景点坐标数据 data = csvread('data.csv'); % 将40个景点分成5个簇 [idx, C] = kmeans(data, 5, 'MaxIter', 1000); % 将每个簇中的景点用不同的颜色表示 colors = {'r', 'g', 'b', 'm', 'c'}; figure; hold on; for i = 1 : 5 scatter(data(idx == i, 1), data(idx == i, 2), colors{i}, 'filled'); end scatter(C(:, 1), C(:, 2), 'k', 'filled'); % 计算每个簇的中心节点 centers = zeros(5, 2); for i = 1 : 5 centers(i, :) = mean(data(idx == i, :)); end % 绘制每个簇的中心节点 figure; scatter(data(:, 1), data(:, 2), 'k', 'filled'); hold on; scatter(centers(:, 1), centers(:, 2), 'r', 'filled');

1. csvread()函数可能找不到文件，导致读取数据失败。 2. kmeans()函数中的参数MaxIter可能需要调整，否则可能会出现算法无法收敛的情况。 3. colors数组只有5个元素，如果数据中的簇数量超过5个，就会出现越界错误...

如何用readmatrix函数表示data1 = csvread(current_file, 213, 3, [213, 3, 449, 457])

可以使用以下代码使用readmatrix函数来表示data1 = csvread(current_file, 213, 3, [213, 3, 449, 457])： data1 = readmatrix(current_file, 'Range', [213, 3, 449, 457]); 其中，Range参数指定了...

读取行 1 上的字段 1 时，无法解析 "Numeric" 字段。 实际文本: ""","D01T02","D03","D05T06","D07T08","D09","D10T12","D13T15","D16","D17T18","D19","D20","D21","D22","D23","D24","D25","D26","D27","D28","D29","D30","D31T33","D35","D36T39","D41T43","D45T47","D49","D50"..." 应为: 数字或文字 "NaN"、"Inf"。(可能有符号，不区分大小写) 出错 csvread (第 53 行) m=dlmread(filename, ',', r, c); %#ok<*DLMRD> 出错 untitled5 (第 13 行) data = csvread(filePath);

data = tableData{1:50, :}; % 将MAT文件保存到同一目录下，文件名与CSV文件相同 [~, baseFileName, ~] = fileparts(filePath); save(fullfile(fileList(i).folder, [baseFileName '.mat']), 'data'); % 可...

% 获取csv文件列表csv_dir = '/path/to/csv/folder/';csv_files = dir(fullfile(csv_dir, '*.csv'));% 创建汇总csv文件output_csv = '/path/to/output.csv';fid = fopen(output_csv, 'w');fprintf(fid, '%s,%s,%s\n', 'col1', 'col2', 'col3'); % 根据实际情况修改列名% 循环读取每个csv文件for i = 1:length(csv_files) % 读取csv文件 csv_file = fullfile(csv_dir, csv_files(i).name); data = csvread(csv_file, 1, 0); % 第一行为标题行，从第二行开始读取数据 % 将数据写入汇总csv文件 for j = 1:size(data, 1) fprintf(fid, '%d,%f,%s\n', data(j, 1), data(j, 2), mat2str(data(j, 3))); % 根据实际情况修改列的数据类型和格式 endend% 关闭汇总csv文件fclose(fid);

这段代码是用来合并多个 CSV 文件的数据，生成一个汇总的 CSV 文件。具体的实现方法是，先获取指定文件夹下的所有 CSV 文件，然后循环读取每个 CSV 文件的数据，将数据写入汇总 CSV 文件中。 代码中的主要步骤包括...

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

这个错误提示是因为 csvread 函数找不到指定的文件。你需要确保文件名和文件路径是正确的，可以尝试以下方法来解决： 1. 检查文件名和路径是否正确，可以使用绝对路径或相对路径。 2. 确保文件存在，可以通过在...

% 清除之前的变量和图形窗口 clear; close all; % 读取数据 filename = 'C:\Users\sure\Documents\MATLAB\ActiveRecording.csv'; % 数据文件路径 % 从CSV文件中读取数据 data = csvread(filename, 2, 0); % 从第三行开始读取数据 % 提取分类数据 beforeData = data(:, [1 3 2]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 noShearData = data(:, [4 6 5]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearUnfixedData = data(:, [7 9 8]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearFixedData = data(:, [10 12 11]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 % 创建一个2行3列的图形窗口 figure; % 绘制before类别图形 subplot(2, 3, [2, 3]); plot(beforeData(:, 1), -beforeData(:, 2), 'r-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Before'); grid on; % 绘制No Shear类别图形 subplot(2, 3, 4); plot(noShearData(:, 1), noShearData(:, 2), 'g-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('No Shear'); grid on; % 绘制Shear Unfixed类别图形 subplot(2, 3, 5); plot(shearUnfixedData(:, 1), shearUnfixedData(:, 2), 'b-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Unfixed'); grid on; % 绘制Shear Fixed类别图形 subplot(2, 3, 6); plot(shearFixedData(:, 1), shearFixedData(:, 2), 'm-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Fixed'); grid on; % 调整图形窗口大小和布局 set(gcf, 'Position', [100, 100, 1200, 800]);这个代码修改成使用boundary

data = csvread(filename, 2, 0); % 从第三行开始读取数据 % 提取分类数据 beforeData = data(:, [1 3 2]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 noShearData = data(:, [4 6 5]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearUnfixedData...

这段代码有错误，我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据，线性？ p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小，128是个数 %对于一维数据，卷积核第二个参数为1就行了，这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层，用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法：sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); % 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1)); P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)'; T_train = data(temp(1:train_...

M=csvread('1.2.csv',1,1,[1,1,10000,1]); x=csvread('1.2.csv',1,1,[1,1,10000,1]); fs = 100; % 采样频率 % 时域分析 figure; subplot(2,1,1); plot(x); xlabel('样本序号'); ylabel('振动信号'); title('原始信号'); subplot(2,1,2); spectrogram(x, hann(1024), 512, 1024, fs, 'yaxis'); title('原始信号的短时傅里叶变换'); % 频域分析 N = length(x); % 信号长度 xdft = fft(x); % 进行傅里叶变换 xdft = xdft(1:N/2+1); % 只取正频率部分 psdx = (1/(fs*N)) * abs(xdft).^2; % 计算功率谱密度 freq = 0:fs/length(x):fs/2; % 构造频率向量 figure; subplot(2,1,1); plot(freq,10*log10(psdx)); grid on; xlabel('频率 (Hz)'); ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)'); title('原始信号的功率谱密度估计'); subplot(2,1,2); pwelch(x, hann(1024), 512, 1024, fs); title('原始信号的Welch功率谱密度估计'); % 时频混合分析 figure; spectrogram(x, hann(1024), 512, 1024, fs, 'yaxis'); title('原始信号的时频分析'); % 双比例尺小波分析 figure; wscalogram('image',cwt(x,1:128,'sym2'),'scales',1:128,'ydata',1:length(x)); title('原始信号的小波分析');

首先，使用 csvread 函数将 '1.2.csv' 文件中的数据读取到变量 x 和 M 中，然后使用 subplot 函数在同一窗口中显示原始信号的时域波形和短时傅里叶变换图。 接下来，通过计算原始信号的傅里叶变换和功率谱...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\1111/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 1; y1 = 1; % x2 y2 终止点 x2 = 3; y2 = 3; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 = []; for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 0 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls');，存在那些问题，如何修改

data = csvread(filePath); % 截取矩阵 peak_data = data(x1:x2,y1:y2); % 取绝对值 abs_data = abs(peak_data); if i == 1 % 获取第一个矩阵的最大值 max_value = max(abs_data,[],'all'); end % 减去第...

data = load('Psi'); % 读入稀疏矩阵数据

在这种情况下，您可以使用 Matlab 内置的文件读取函数（例如 csvread、textread 等）来读取文件中的数据。 如果文件 Psi 是一个 Matlab 数据文件（.mat 文件），那么该文件中会保存一个或多个 Matlab 变量。...

未定义函数或变量 'readmatrix'。 出错 treeee (line 2) data = readmatrix('iris.data');

你遇到了Matlab的错误。这个错误是因为你使用的Matlab版本可能不支持readmatrix函数。 readmatrix是Matlab ...data = csvread('iris.data'); 另外，确保你的csv文件路径正确，并且文件名和扩展名是正确的。

cityData=xlsread(E:\dataChina.csv); 这句怎么错了

cityData = csvread('E:\dataChina.csv'); % 如果是CSV格式 或者 matlab cityData = xlsread('E:\dataChina.xlsx'); % 如果是Excel .xlsx格式 然后根据具体报错信息调整代码。如果你在运行此命令后...

data=xlsread('core_loss_data.xlsx','4种材料整合','A1:AMT12401'); % Matlab2021版本以上无法使用xlsread函数，可用Load函数替代，怎么代替

在MATLAB 2021版本及以上，xlsread函数已经...% data = csvread('temp.csv', 1, 1, size(fileData, 1) - 1); % 假设数据在第一行开始 记得将上述代码中的'~/path/to/readxl'替换为实际的readxl包的安装路径。

%% 参数优化图 %% 选择策略 strategysn = 3; strategyname_cell = { 'breakH' 'breakL' 'MAcross1' 'MAcross2' 'CL' 'crossB' '...' '...' '...' }; strategyname = strategyname_cell{ strategysn }; %% 选择时间段 begintime = 20100104; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM endtime = 20210531; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM %% 读取数据；确定开始时间与结束时间对应坐标 % 选择交易品种 sn = 1; % 选择品种序列号 Codescell = { '000001'; '000016'; '000300'; '000905'; '399005'; '399006'; 'RB'; 'HC'; 'J'; 'JM'; 'I'; 'ZC'; 'RU'; 'SP'; 'FG'; 'CU'; 'NI'; 'AL'; 'ZN'; 'FU'; 'BU'; 'SC'; 'AU'; 'AG'; 'AP'; 'SR'; 'CF'; 'JD'; 'P'; 'M'; 'RM'; 'Y'; 'OI'; 'MA'; 'PP'; 'L'; 'V'; 'TA'; 'EG' }; % 品种代码表 pname = Codescell{sn,:} % 根据序列号查表得到品种代码 % 读取数据文件 filename = [ 'Data\Daily\' pname '.csv' ]; TOHLCV = csvread( filename , 1 ); % 核对时间轴，找到给定开始时间与结束时间对应的坐标 beginidx = find( TOHLCV(:,1) == begintime ); endidx = find( TOHLCV(:,1) == endtime ); %% 回测策略 % 显示品种 disp( [ '交易品种: ' pname ] ); % 根据开始与结束时间的对应坐标截取矩阵 TOHLCV = TOHLCV( beginidx : endidx , : ); innan = find( ~isnan(TOHLCV(:,5)) ,1 ); TOHLCV = TOHLCV( innan : end , : ); begintime = TOHLCV(1,1); % 更新begintime % 模拟交易 inicash = 10^7; SI = TOHLCV(:,5) / TOHLCV(1,5); N1 = 10:10:60; % 进场信号探测窗口周期 N2 = 0.5:0.05:1.2; % 出场信号探测窗口周期 b_a = 1; % 信号探测使用高低点 (取值1)或收盘价 (取值2) AR = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 年化回报率矩阵 Sharpe = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 夏普比矩阵 Calmar = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 卡玛比矩阵 for i = 1 : numel(N1) for j = 1 : numel(N2) paramcell = { [N1(i) N2(j) b_a] [N1(i) N2(j) b_a] }; [ Capital , H ] = feval( [ 'Strategy_' strategyname ] , TOHLCV , paramcell , inicash ); Eqty = Capital / inicash; % 净值曲线 equitypfm = performmetrics( Eqty , 1 , SI' ); AR(i,j) = equitypfm(1); Sharpe(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(5); Calmar(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(2); end end [ X , Y ] = meshgrid( N1 , N2 ) ; Z = AR; % Z = (AR+Sharpe+Calmar) / 3; surf(X',Y',Z) xlabel('N1') ylabel('N2')解释代码

这段代码是一个基于MATLAB的回测策略，可以用于对不同交易品种和交易策略进行参数优化。具体来说，该代码通过读取CSV文件中的历史交易数据（OHLCV数据），并根据给定的开始时间和结束时间筛选出相应的时间段数据。...

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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。