修改以下matlab代码： %% 2.导入数据 data0 = readtable('数据1.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve'); % C1 = {'优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染'}; C2 = [1,2,3,4,5,6]; %% data1 = zeros(1, height(data0)); for i = 1:height(data0) [~, index] = ismember(data0(i), C1); data1(i) = C2(index); end

这段代码的功能是将读入的表格数据中的字符串类型的污染等级转换为对应的数字，存入 data1 中。修改后的代码如下：

%% 2.导入数据
data0 = readtable('数据1.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve');
C1 = {'优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染'};
C2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6];

%% data1 = zeros(1, height(data0));
data1 = zeros(height(data0), 1);  % 修改为列向量

for i = 1:height(data0)
    [~, index] = ismember(data0{i, 1}, C1);  % 修改为使用花括号索引
    data1(i) = C2(index);
end

这里主要是两个修改：

1. 将 data1 的初始化修改为列向量，方便后续存储数据。
2. 在循环中使用花括号索引读取表格中的字符串数据，避免出现类型不匹配的问题。

相关问题

修改以下matlab代码：data0 = readtable('数据1.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve'); C1 = {'优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染'}; C2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]; data1 = zeros(1, height(data0)); data1 = zeros(height(data0), 1); % 修改为列向量 for i = 1:height(data0) [~, index] = ismember(data0{i, 1}, C1); % 修改为使用花括号索引 data1(i) = C2(index); end

这段代码的功能是将读入的表格数据中的字符串类型的污染等级转换为对应的数字，存入 data1 中。经过你的修改，这段代码已经可以正常运行了。如果你需要对代码进行优化，可以考虑以下几点：

1. 在读取数据时，可以指定只读取需要的列，避免读取不必要的数据。例如，如果数据表格只有一列污染等级数据，可以使用 `readtable('数据1.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve', 'Range', 'A:A')` 来只读取 A 列数据。

2. 在转换数据时，可以使用 `categorical` 函数将污染等级数据转换为分类变量，然后使用 `double` 函数将分类变量转换为数值变量。这样可以避免使用 `ismember` 函数，提高代码的运行效率。例如，可以使用以下代码来完成数据转换：

   %% 2.导入数据
   data0 = readtable('数据1.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve', 'Range', 'A:A');
   C1 = {'优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染'};

   %% 转换数据
   data1 = double(categorical(data0, C1));

这段代码将数据表格 data0 转换为一个分类变量，其中每个分类对应的标签为 C1 中的字符串。然后使用 `double` 函数将分类变量转换为数值变量。这样就不需要使用循环和 `ismember` 函数，可以大大提高代码的运行效率。

3. 在存储数据时，可以使用 `writematrix` 函数将数据存储为 csv 或者文本文件，避免使用 mat 文件。mat 文件虽然可以方便地存储和读取变量，但是不方便与其他软件的数据交互。例如，使用以下代码可以将数据存储为 csv 文件：

   writematrix(data1, 'data1.csv');

这样就可以将数据存储为 csv 文件，方便与其他软件进行数据交互。如果需要存储为文本文件，可以使用 `writetable` 函数。

%% 导入电子表格中的数据 % 用于从以下电子表格导入数据的脚本: % % 工作簿: D:\学习\数学建模\2020C\熵权法指标.xlsx % 工作表: Sheet1 % % 由 MATLAB 于 2023-07-12 12:23:49 自动生成 %% 设置导入选项并导入数据 opts = spreadsheetImportOptions("NumVariables", 2); % 指定工作表和范围 opts.Sheet = "Sheet1"; opts.DataRange = "A2:B303"; % 指定列名称和类型 opts.VariableNames = ["scale", "industry"]; opts.VariableTypes = ["double", "double"]; % 导入数据 index = readtable("D:\学习\数学建模\2020C\熵权法指标.xlsx", opts, "UseExcel", false); %% 清除临时变量 clear opts stdindex = zscore(index); % 对数据进行标准化为什么会报错错误使用 sum 数据类型无效。第一个参数必须为数值或逻辑值。 出错 mean (第 127 行) y = sum(x, dim, flag) ./ mysize(x,dim); 出错 zscore (第 54 行) mu = mean(x,dim); 出错 shangquanmethod (第 26 行) stdindex = zscore(index); % 对数据进行标准化

根据你提供的代码和错误信息，问题可能出现在数据导入过程中。请确保你的电子表格文件路径和工作表名称正确，并且数据范围包含有效的数据。

另外，根据错误信息，似乎你的数据包含非数值类型的变量。请确保你的电子表格中的数据都是数值类型并且不包含任何非数值的单元格。

如果你确定导入的数据是正确的数值类型，你可以尝试以下解决方法：

1. 检查工作表中数据的格式：确保每个单元格都是数值类型，并且没有任何非数值类型的内容。

2. 检查数据导入选项：确认在 `spreadsheetImportOptions` 中设置了正确的 `NumVariables` 值，以确保与实际的列数匹配。

3. 检查数据范围：确认 `DataRange` 的范围正确，并且包含有效的数据。

4. 尝试手动指定数据类型：如果你确定数据导入选项无误，可以尝试手动指定变量类型，例如 `opts.VariableTypes = ["double", "double"];`。

如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，例如你的数据示例和完整的错误信息，以便我们更好地帮助你解决问题。