if __name__=='__main__'如何在MATLAB中表达

时间: 2023-10-25 20:21:52 浏览: 255
在 MATLAB 中,通常可以使用以下语法来表达相同的逻辑: ``` if strcmpi(mfilename, 'filename') % 这里是主函数的代码 end ``` 其中,`mfilename` 函数会返回当前运行的脚本或函数的文件名。通过将其与主函数的文件名进行比较,可以确定当前是否在主函数中运行。如果是,则执行主函数的代码。
相关问题

function varargout = Gui_Main(varargin) % GUI_MAIN MATLAB code for Gui_Main.fig % GUI_MAIN, by itself, creates a new GUI_MAIN or raises the existing % singleton*. % % H = GUI_MAIN returns the handle to a new GUI_MAIN or the handle to % the existing singleton*. % % GUI_MAIN('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in GUI_MAIN.M with the given input arguments. % % GUI_MAIN('Property','Value',...) creates a new GUI_MAIN or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before Gui_Main_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to Gui_Main_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help Gui_Main % Last Modified by GUIDE v2.5 20-Apr-2011 14:40:49 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @Gui_Main_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @Gui_Main_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end

这是一个MATLAB GUI程序的主函数,它定义了GUI的一些属性和回调函数。 具体功能: 1. 定义了一个结构体gui_State,用于存储GUI的属性和回调函数。 2. 如果有输入参数且第一个参数是字符类型,则将该参数作为回调函数名,并设置gui_State.gui_Callback为该回调函数。 3. 调用MATLAB的gui_mainfcn函数,创建GUI界面。 该函数根据输入参数的不同,可能会有输出参数。如果有输出参数,则返回gui_mainfcn函数的输出参数。

将以下python 代码转换成matlab语言:import pandas as pd def calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species): mixing_sum = 0 species_count = len(set(neighbor_species)) - 1 # 减去目标树的重复 for neighbor in neighbor_species: if target_species != neighbor: # 如果参照树与邻近树非同种 mixing_sum += 1 # 混交度加1 mixing_degree = mixing_sum / species_count if species_count > 0 else 0 # 计算混交度 return mixing_degree def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters): size_sum = 0 neighbor_count = 0 for neighbor_diameter in neighbor_diameters: if pd.notnull(neighbor_diameter): neighbor_diameters_split = str(neighbor_diameter).split(",") # 将字符串按逗号分隔成列表 for neighbor in neighbor_diameters_split: neighbor = neighbor.strip() # 去除字符串两端的空格 if neighbor != "": neighbor = float(neighbor) if neighbor < target_diameter: size_sum += 1 # 大小比数加1 neighbor_count += 1 size_ratio = size_sum / neighbor_count if neighbor_count > 0 else 0 # 计算大小比数 return size_ratio def main(): data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") result = [] for index, row in data.iterrows(): tree_number = row["树编号"] target_species = row["树种"] neighbor_species = row["四邻树"].split(",") # 将四邻树字符串按逗号分隔成列表 neighbor_diameters = row[4:].tolist() # 获取从第5列开始的四邻树直径数据,并转换为列表 target_diameter = row["胸径"] mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters) result.append({"树编号": tree_number, "树种": target_species, "混交度": mixing_degree, "大小比数": size_ratio}) result_df = pd.DataFrame(result) result_df.to_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\结果数据.xls", index=False) if __name__ == '__main__': main()

这是转换成Matlab的代码: function mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) mixing_sum = 0; species_count = length(unique(neighbor_species)) - 1; % 减去目标树的重复 for i = 1:length(neighbor_species) neighbor = neighbor_species(i); if ~strcmp(target_species, neighbor) % 如果参照树与邻近树非同种 mixing_sum = mixing_sum + 1; % 混交度加1 end end mixing_degree = mixing_sum / species_count; if species_count <= 0 mixing_degree = 0; end end function size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters) size_sum = 0; neighbor_count = 0; for i = 1:length(neighbor_diameters) neighbor_diameter = neighbor_diameters{i}; if ~isnan(neighbor_diameter) neighbor_diameters_split = strsplit(neighbor_diameter, ','); for j = 1:length(neighbor_diameters_split) neighbor = strtrim(neighbor_diameters_split{j}); if ~isempty(neighbor) neighbor = str2double(neighbor); if neighbor < target_diameter size_sum = size_sum + 1; end neighbor_count = neighbor_count + 1; end end end end size_ratio = size_sum / neighbor_count; if neighbor_count <= 0 size_ratio = 0; end end function main() data = readtable('C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls'); result = {}; for i = 1:height(data) tree_number = data.树编号(i); target_species = data.树种{i}; neighbor_species = strsplit(data.四邻树{i}, ','); neighbor_diameters = data{i, 5:end}; neighbor_diameters = neighbor_diameters(~isnan(neighbor_diameters)); neighbor_diameters = cellfun(@num2str, num2cell(neighbor_diameters), 'UniformOutput', false); target_diameter = data.胸径(i); mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species); size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters); result{i} = struct('树编号', tree_number, '树种', target_species, '混交度', mixing_degree, '大小比数', size_ratio); end result = [result{:}]; result_df = struct2table(result); writetable(result_df, 'C:\Users\23714\Desktop\结果数据.xls', 'FileType', 'spreadsheet', 'WriteVariableNames', true, 'Sheet', 'Sheet1'); end if ~isempty(strfind(version, 'R20')) main(); else error('This code requires Matlab R2020 or later.'); end
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将以下java代码转换成matlab:def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_trees): """ 计算大小比数(Size Ratio)。 参数: - target_diameter:参照树的胸径 - neighbor_trees:邻近树列表,包含四棵邻近树的胸径 返回值: - 大小比数(Size Ratio):介于0和1之间的值,表示参照树与邻近树之间的胸径大小比例 """ size_sum = 0 for neighbor in neighbor_trees: if pd.notnull(neighbor) and pd.to_numeric(neighbor, errors="coerce") < target_diameter: # 如果邻近树的胸径有效且小于参照树的胸径 size_sum += 1 # 大小比数加1 size_ratio = size_sum / len(neighbor_trees) # 计算大小比数 return size_ratio def main(): """ 主函数,用于执行计算混交度和大小比数的示例。 """ target_species = input("请输入目标树的树种:") # 输入目标树的树种 # 从Excel中读取邻近树数据 neighbor_data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") # 替换为您的邻近树数据Excel文件路径 neighbor_trees = neighbor_data["树种"].tolist() # 从Excel中读取参照树数据 reference_data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") # 替换为您的参照树数据Excel文件路径 target_diameter = reference_data.loc[reference_data["树种"] == target_species, "胸径"].values target_diameter = pd.to_numeric(target_diameter, errors="coerce")[0] # 转换为数值类型,只获取第一个有效值 mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_trees) # 计算混交度 size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_trees) # 计算大小比数 print("混交度 (Mixing Degree):", mixing_degree) print("大小比数 (Size Ratio):", size_ratio) if name == 'main': main()

被试内设计:自变量1(阶段:辨别学习阶段/反转阶段)*自变量2(框架:积极/消极)*自变量3(反馈程度:部分反馈/完全反馈) •总共有4组两两成对出现的图片,组合1为积极框架下完全反馈的刺激,组合2是积极框架下部分反馈的刺激,组合3是消极框架下完全反馈的刺激,组合4是消极框架下部分反馈的刺激,电脑会一左一右的呈现图片刺激,被试按“F”键代表选择左边,按“J”键代表选择右边。第一个Run为辨别学习阶段,选择pos_1和pos_3是高奖赏概率,选择neg_1和neg_3是高惩罚概率。第二个Run为反转阶段,选择pos_1和pos_3是低奖赏概率,选择neg_1和neg_3是低惩罚概率。且每种组合中的两张图片收入或损失情况是独立的,如一个trial中pos_1收入+10并不代表pos_2就一定+0。 %% This is a main function to call other functions %% step01: collect information of participants name=inputdlg('请输入姓名','被试姓名',[1 60],{'abc'}); ID=inputdlg('请输入编号','被试id',[1 60],{'101'}); gender=inputdlg('请输入性别,男1,女2','被试性别',[1 60],{'2'}); ID=str2num(char(ID)); gender=str2num(char(gender)); %% step02: creat a main window [wname,HC,VC,slack]=creat_mainwindow; %% step03: to get initial parameters [stim_w,exp_seq,RT,ACC,tn,stim_dur,j_dur]=predata(wname); %% step04: present instructions getready(startK,HC,VC,wname); %% step05: present stimuli t=GetSecs;%获取当前时刻 end %% step 06: save data to the disk abc=fix(clock); path=pwd; if gender==1 fidraw=fopen([path '\Data\stroop_' char(name) '_' num2str(ID) '_' num2str(abc(4)) '_' num2str(abc(5)) '_Male.txt'],'a'); elseif gender==2 fidraw=fopen([path '\Data\stroop_' char(name) '_' num2str(ID) '_' num2str(abc(4)) '_' num2str(abc(5)) '_Female.txt'],'a'); end fprintf(fidraw,'Date \t Name \t ID \t Gender \t Trial \t condition \t stim_id \t RT \t ACC \t ITI \t \n'); collect_data(name,ID,gender,RT,ACC,exp_seq,tn,j_dur,fidraw); %% step07: close window Screen('CloseAll'); sca fclose('all'); 根据题目,修改以上的主函数编码以及补充step05主函数的编码,Matlab

将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

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