[num, txt, raw] = xlsread(filename);

时间: 2024-06-07 18:06:57 浏览: 12
这段代码是用于读取 Excel 文件的数据。其中,`filename` 是待读取的 Excel 文件名,`num` 是读取到的数值数据,`txt` 是读取到的文本数据,`raw` 是原始的 Excel 文件数据。 需要注意的是,`xlsread` 函数只能读取 Excel 文件中的数值和文本数据,不能读取公式、图表等其他类型的数据。如果需要读取其他类型的数据,需要使用 Excel COM 组件或者第三方库。
相关问题

怎么读取.xls文件里的数据,画图,在matlab里面,在Matlab中读取.xls文件可以使用xlsread函数。该函数的基本语法为:[num,txt,raw]=xlsread(filename,sheetname,xlRange),其中filename为.xls文件的路径,sheetname为工作表的名称,xlRange为数据范围。 例如,我们要读取文件名为data.xls,工作表名称为Sheet1,数据范围为A1:C10的数据,可以使用以下代码: 复制 [num,txt,raw]=xlsread('data.xls','Sheet1','A1:C10'); 其中,num代表数值数据,txt代表文本数据,raw代表混合数据。 读取数据后,可以使用Matlab中的plot函数进行画图。例如,需要将第一列数据作为x轴,第二列数据作为y轴进行线性拟合并画图,可以使用以下代码: 复制 x=num(:,1); y=num(:,2); p=polyfit(x,y,1); yfit=polyval(p,x); plot(x,y,'o',x,yfit,'-') 其中,polyfit函数用于计算线性拟合的系数,polyval函数用于根据系数计算预测值。plot函数用于画图,'o'表示散点图,'-'表示直线图。 需要注意的是,Matlab中的xlsread函数只能读取.xls格式的文件,不能读取.xlsx格式的文件。如果需要读取xlsx格式的文件,可以使用第三方工具,如xlswrite和xlsxread等,需要第一行做x轴,第一列是数据类别,

或者使用table函数将读取到的数据转换成表格形式,再使用Matlab中的plot函数进行画图。例如,读取文件名为data.xlsx,工作表名称为Sheet1,数据范围为A1:C10的数据,可以使用以下代码: 复制 T = readtable('data.xlsx','Sheet',1,'Range','A1:C10'); x = T{:,1}; y = T{:,2}; plot(x,y); 其中,readtable函数用于读取xlsx格式的文件,并将读取到的数据转换成表格形式,':'表示读取该列的所有行。plot函数用于画图,x表示x轴数据,y表示y轴数据。

xlsread用法

xlsread函数的基本语法如下: ```matlab [num,txt,raw] = xlsread(filename) [num,txt,raw] = xlsread(filename,sheet) [num,txt,raw] = xlsread(filename,range) [num,txt,raw] = xlsread(filename,sheet,range) ``` 其中,`filename`表示要读取的Excel文件的路径和名称;`sheet`表示要读取的工作表的名称或索引;`range`表示要读取的数据范围,可以是单元格、行、列或区域。函数的返回值包括三个数组:`num`表示读取的数值数据,`txt`表示读取的文本数据,`raw`表示读取的原始数据(包括数值和文本)。 下面是一些常用的使用示例: ```matlab % 读取一个工作表中的所有数据 [num,txt,raw] = xlsread('data.xlsx','Sheet1'); % 读取一个工作表中的指定范围数据(例如A1:B10) [num,txt,raw] = xlsread('data.xlsx','Sheet1','A1:B10'); % 读取一个工作表中的指定列数据(例如第3列) [num,txt,raw] = xlsread('data.xlsx','Sheet1','C:C'); % 读取一个工作表中的指定行数据(例如第5行) [num,txt,raw] = xlsread('data.xlsx','Sheet1','5:5'); ``` 需要注意的是,读取Excel文件需要安装Microsoft Office软件,否则会报错。同时,xlsread函数在读取数据时可能会出现一些问题,例如读取日期格式的数据时可能会出现错误。因此,在使用该函数时需要仔细检查读取的数据,并进行必要的转换和处理。

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filename = 'lowshiyan.xlsx'; sheet = 1; [num,txt,raw] = xlsread(filename, sheet); % 添加标签 G = num(:,1); P = num(:,2); T = num(:,3); M = num(:,4); F = num(:,5); Ta = num(:,6); num_images = size(num, 1); image_size = [10, 10]; data_images = zeros([image_size, num_images]); for k = 1:num_images num_elements = numel(num(k,1:5)); num_rows = ceil(num_elements/image_size(1)); image_matrix = reshape(num(k,1:5), num_rows, [])'; % 转置后再reshape resized_image_matrix = imresize([image_matrix, zeros(5, 1)], [10, 2]); % 在右边添加空列将大小从5x1扩展到5x2 resized_image_matrix = resized_image_matrix(:, 1:end-1); % 删除添加的空列 Ta_matrix = Ta(k); % 取第六列数据作为输出数据 image_10by10 = imresize(resized_image_matrix, [10, 10]); % 将大小调整为10x10 data_images(:,:,k) = mat2gray(image_10by10); Ta_images(k) = Ta_matrix; % 存储输出数据 end % 保存输入数据 if ~exist('input_images', 'dir') mkdir('input_images'); % 创建新的文件夹用于存储图像 end for k = 1:num_images input_filename = sprintf('input_images/%d.jpg', k); imwrite(data_images(:,:,k), input_filename, 'jpg'); end % 保存输出数据 if ~exist('output_data', 'dir') mkdir('output_data') % 创建新的文件夹用于存储输出数据 end for k = 1:num_images output_filename = sprintf('output_data/%d.txt', k); dlmwrite(output_filename, Ta_images(k), 'precision', '%.6f'); end % 创建ImageDatastore对象 imds = imageDatastore('input_images', 'FileExtensions', '.jpg', 'LabelSource', 'foldernames'); imds.ReadFcn = @(filename)imresize(imread(filename), [32, 32]); % 调整图像大小为32x32 % 添加输出数据 outputds = tabularTextDatastore('output_data/*.txt', 'ReadVariableNames', false); imds = combine(imds, outputds); % 划分训练集和测试集 [trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');检查对函数 'splitEachLabel' 的调用中是否存在不正确的参数数据类型或缺少参数。怎么修改,请给出修改后代码

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