matlab readtable 转数值

如果你想将 MATLAB 中的表格数据转换成数值，请使用 `table2array` 函数。该函数将表格转换为数值数组，并且可以保留表格变量名称。

例如，假设你有一个名为 `data` 的表格，其中包含两个变量 `x` 和 `y`。要将这个表格转换为数值数组，请使用以下代码：

numericData = table2array(data(:, {'x', 'y'}));

这将返回一个包含 `x` 和 `y` 变量数据的数值数组 `numericData`。如果你想保留变量名称，可以使用以下代码：

[numericData, varNames] = table2array(data(:, {'x', 'y'}));

这将返回一个包含 `x` 和 `y` 变量数据的数值数组 `numericData`，以及一个包含变量名称的单元格数组 `varNames`。

相关问题

matlab readtable怎么哟用

在 MATLAB 中，`readtable` 函数是一个非常方便的数据导入工具，用于从多种数据源（包括 Excel 文件）快速创建结构化的表数据。下面是基本的用法步骤：

1. **导入 Excel 文件**:
要导入一个名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件，你可以直接使用 `readtable` 并指定文件名作为输入：

   data = readtable('example.xlsx');

2. **查看数据**:
`data` 现在是一个 `table` 对象，它代表了 Excel 工作表的内容。你可以通过键入 `data` 或 `disp(data)` 查看前几行数据，或者通过列名（例如 `data.ColName`）查看特定列。

3. **数据预览**:
为了获取更多的信息，可以使用 `summary` 或 `head` 函数来预览数据概览或首几行：

   summary(data)
   head(data)

4. **处理缺失值**:
如果文件中有空值（通常表示为 `NaN`），`readtable` 会将其导入为 `NaN`。你可以选择替换为空字符串或其他值，例如：

   data = fillmissing(data, 'previous'); % 用前面的数值填充缺失值

5. **筛选和操作数据**:
和其他 MATLAB 数据结构一样，你可以对 `table` 进行各种操作，如过滤（`data(Condition,:)`）、排序（`sortrows(data, 'ColumnName')`）等。

6. **保存结果**:
读取并处理完数据后，如果你想将结果保存回新的 Excel 文件，可以使用 `writetable`：

   writetable(data, 'output.xlsx');

matlab readtable函数使用方法

`readtable` 是 MATLAB 中的一个内置函数，用于从各种文件格式读取数据并将其转换成表格形式，类似于电子表格软件中的数据表。以下是 `readtable` 函数的基本使用方法：

1. **导入 CSV 文件**:

   data = readtable('filename.csv');

这会读取名为 'filename.csv' 的 CSV 文件，并将内容存储到 `data` 变量中。

2. **指定分隔符**:
如果CSV文件使用非逗号分隔，如制表符 `\t` 或其他字符，可以在函数中指定分隔符：

   data = readtable('filename.tsv', 'Delimiter', '\t');

3. **读取 Excel 文件**:
对于 Excel 文件 (.xlsx)，直接调用即可：

   data = readtable('filename.xlsx');

4. **指定列名**:
如果数据头信息已知，可以提供列名作为第二个参数：

   data = readtable('filename.csv', 'VariableNames', {'Column1', 'Column2'});

5. **指定数据类型**:
可以预设某些列的数据类型，例如日期或数值：

   data = readtable('filename.csv', 'ReadVariableTypes', true);

6. **处理缺失值**:
使用 `MissingData` 参数可以选择如何处理缺失值，默认是 `'error'`：

   data = readtable('filename.csv', 'MissingData', 'ignore');

7. **读取特定部分**:
可以指定行数或范围来限制读取的数据：

   data = readtable('filename.csv', 'Rows', [1:10]);