ID = csvread('/Users/lixiang/Desktop/cc/breastinput_CC_deformed_train_new.csv',0,1,'B1..G1');

时间: 2024-09-13 15:08:00 浏览: 56
这段代码是在MATLAB环境中读取CSV文件的操作。具体解释如下: ```matlab ID = csvread('/Users/lixiang/Desktop/cc/breastinput_CC_deformed_train_new.csv', 0, 1, 'B1..G1'); ``` - `csvread` 是MATLAB的一个内置函数,用于从CSV文件读取数据。 - 文件路径 `/Users/lixiang/Desktop/cc/breastinput_CC_deformed_train_new.csv` 表示要读取的CSV文件位于用户李晓的桌面目录下的cc文件夹下。 - 第二个参数 `0` 表示从文件的第0行开始读取(因为在MATLAB中索引是从0开始的),通常这意味着我们跳过了表头行。 - 参数 `1` 是指定了每行读取的列数,这里可能是单列数据。 - `'B1..G1'` 或者类似的形式是一个字符串,它告诉`csvread`只读取包含"B1"到"G1"范围内的列。这里的'B1..G1'通常代表数据文件中的某一系列或者特定的数据标签。 总的来说,这个命令会返回一个向量(如果是一列的话)或矩阵(如果是多列的话),其中包含了CSV文件中指定列范围内"B1"到"G1"的数据作为变量`ID`的值。
相关问题

% 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: 1. 指定 CSV 文件夹路径,获取该路径下所有 CSV 文件列表。 2. 创建汇总 CSV 文件,设置列名。 3. 循环读取每个 CSV 文件,将数据写入汇总文件。 4. 关闭汇总 CSV 文件。 具体实现细节可以参考代码注释。需要注意的是,汇总 CSV 文件的列名和数据类型需要根据实际情况进行修改。

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

在MATLAB中,可以使用动态变量名来命名变量。可以在变量名后加上一个数字或字符串,以动态生成新的变量名。例如,可以使用以下代码来生成名为`data1`、`data2`、`data3`、...的变量: ``` for i = 1:10 varname = ['data', num2str(i)]; 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`、...的变量中。注意,`num2str()`函数将数字转换为字符串,`['data', num2str(i)]`将字符串连接起来以生成变量名。
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iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集 train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)]; train_labels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)]; test_data = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)]; test_labels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)]; mu1 = mean(train_data(train_labels==1,:)); sigma1 = var(train_data(train_labels==1,:)); mu2 = mean(train_data(train_labels==2,:)); sigma2 = var(train_data(train_labels==2,:)); mu3 = mean(train_data(train_labels==3,:)); sigma3 = var(train_data(train_labels==3,:)); pred_labels = zeros(size(test_labels)); for i=1:size(test_data,1) p1 = normpdf(test_data(i,:), mu1, sqrt(sigma1)); p2 = normpdf(test_data(i,:), mu2, sqrt(sigma2)); p3 = normpdf(test_data(i,:), mu3, sqrt(sigma3)); [~, idx] = max([p1,p2,p3]); pred_labels(i) = idx; end tp = sum((test_labels==1) & (pred_labels==1)); fp = sum((test_labels~=1) & (pred_labels==1)); fn = sum((test_labels==1) & (pred_labels~=1)); precision1 = tp / (tp + fp); recall1 = tp / (tp + fn); f1_score1 = 2 * precision1 * recall1 / (precision1 + recall1); tp = sum((test_labels==2) & (pred_labels==2)); fp = sum((test_labels~=2) & (pred_labels==2)); fn = sum((test_labels==2) & (pred_labels~=2)); precision2 = tp / (tp + fp); recall2 = tp / (tp + fn); f1_score2 = 2 * precision2 * recall2 / (precision2 + recall2); tp = sum((test_labels==3) & (pred_labels==3)); fp = sum((test_labels~=3) & (pred_labels==3)); fn = sum((test_labels==3) & (pred_labels~=3)); precision3 = tp / (tp + fp); recall3 = tp / (tp + fn); f1_score3 = 2 * precision3 * recall3 / (precision3 + recall3);中函数或变量 'meas' 无法识别。 出错 Untitled (line 2) train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];怎么解决

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);

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

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