表格非数值型数据matlab数据化

在 MATLAB 中，如果你想将非数值型数据转换成数值型数据，可以使用 `categorical` 函数或者 `string` 函数将非数值型数据转换成数值型数据。

如果你需要将非数值型数据转换成数值型数据，并且保留原始数据的类别信息，可以使用 `categorical` 函数。

例如，如果你有一个非数值型的列，名为 `Gender`，其中包含“Male”和“Female”两个类别，你可以使用以下代码将它转换成数值型的列：

gender = {'Male'; 'Female'; 'Female'; 'Male'; 'Male'};
gender = categorical(gender);

这样，`gender` 变量就被转换成了一个 `categorical` 类型的变量，其中每一个类别被赋予了一个整数值。你可以使用 `categories` 函数查看类别信息，使用 `ordinal` 函数查看每一个类别对应的整数值。

如果你不需要保留原始数据的类别信息，可以使用 `string` 函数将非数值型数据转换成数值型数据。例如：

gender = {'Male'; 'Female'; 'Female'; 'Male'; 'Male'};
gender = string(gender);

这样，`gender` 变量就被转换成了一个 `string` 类型的变量，其中每一个字符串被赋予了一个新的数值型的值。

相关问题

matlab读取SCV表格数据并可视化

在MATLAB中，读取SCV（也称为CSV，Comma Separated Values）表格数据通常可以使用`readtable`函数，这是一个方便的数据导入工具。如果你有这样一个名为`data.csv`的文件，你可以按照以下步骤操作：

% 加载CSV数据
data = readtable('data.csv');

% 检查数据是否加载成功
head(data) % 显示数据的前几行

% 如果需要查看数据的详细信息，可以使用 summary 或 describe 函数
summary(data)

% 数据可视化部分
% 假设你有一个数值型变量 'column_name'，你可以绘制直方图
histogram(data.column_name)
title('Histogram of Column Name')

% 或者，如果数据包含分类变量，可以用bar图展示类别分布
bar(data.groupby('category_column')['count'])
xlabel('Category')
ylabel('Frequency')

% 根据你的数据和需求，选择合适的图表类型进行可视化

MATLAB Appdeginer 在表格上显示数值

要在MATLAB的App Designer中实现在表格（`uitable`组件）上显示数值，首先你需要理解如何创建和操作这个特殊的UI元素，并学会怎样将其与应用程序的数据源相连接。下面是一个简单的步骤指南以及一些关键点解释，帮助你在自己的应用里集成这一功能。

### 创建并初始化 `uitable`

1. **添加 uitable 组件**: 打开 App Designer 后，在设计视图中从部件库拖拽一个 `UITable` 到画布上。

2. **设置列标题 (Column Headers)**: 确定好你想展示哪些数据之后可以设定每列对应的表头信息。这一步骤对于提高用户体验非常重要因为它能够清晰地标识出每一列表示的意义。

% 定义列名数组作为单元格数组 {'第一列', '第二列'}
app.UITable.ColumnName = {'时间戳', '温度读数'};

注意这里的属性叫作 `ColumnName`,而不是复数形式。

3. **预分配行数**: 根据预期最大记录条目数提前规划合适的初始行数。不过也可以动态调整大小，这里我们先给出静态的例子。

4. **填充数据**: 最后就是把你要展现的具体数字填进去啦！最简单的方式是直接给 `Data` 属性赋值为矩阵或元胞数组(cell array)，其中每个元素代表一行一列交叉处的内容。

% 示例：构建包含随机整数的数据集，并放置到表格的第一列；同时生成浮点型测量结果放入第二列
dataMatrix(:, 1) = randi([0, 100], nRows, 1);     % 随机生成介于 [min,max] 区间的整数序列
dataMatrix(:, 2) = round(rand(nRows, 1)*100)/5 + 20; % 模拟温度计测得的小数度数

app.UITable.Data = dataMatrix;

如果希望保留原生类型（如日期、结构体等），则建议使用元胞数组代替普通二维数组：

cellArray{:, 1} = num2str((1:nRows)', '%d');      % 转换索引序列为字符以适应 cell 存储需求
cellArray{:, 2} = string(dataMatrix(:, 2));        % 对应位置上的实际测量值

app.UITable.Data = cellArray;

以上就完成了基本的功能搭建过程。但是请注意，在真实项目开发过程中还需要考虑更多细节，比如更新策略、异常情况下的容错机制等等。

### 更新数据显示

为了保证交互体验流畅，当后台计算完成新的观测或者收到外部传感器传来的实时反馈时应及时刷新界面上呈现的信息。一般有两种思路可供选择:

- 直接覆盖整个 `Data` 属性；

- 先获取当前已有内容，再局部修改特定行列后再存回去——这种方法更适合只改变了少量元素的情况。

无论是哪种方法都要确保新旧两版之间维度一致，避免因长度差异引发崩溃！

### 数据绑定模式简介

此外还有一种高级一点的技术叫做"数据绑定"(Binding)，允许我们将控件自动链接至底层工作区里的变量上去。每当那个目标发生变化就会触发 UI 自动同步变动状态。有关这方面更深入的知识你可以查阅官方文档了解更多信息。

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最后提醒一下开发者朋友们，虽然上述例子展示了最基本的操作流程，但在实战当中往往会遇到各种复杂的需求变化，因此务必要养成良好的编码习惯并且保持对最新版本软件特性的敏感性哦～