请你写出上述程序的代码

当然可以，以下是一个简单的示例程序，可以将Excel文件中的文本型数据转换为数值型数据并保存到一个新的Excel文件中：

% 读入Excel文件中的数据
filename = 'data.xlsx';
data = xlsread(filename);

% 将文本型数据转换为数值型数据
data(:,1) = str2double(data(:,1));

% 将转换后的数据写入新的Excel文件中
newfilename = 'newdata.xlsx';
xlswrite(newfilename, data);

在上面的示例程序中，我们首先使用xlsread函数将Excel文件中的数据读入到Matlab中，并将其存储在一个矩阵中。然后，我们使用str2double函数将第一列中的文本型数据转换为数值型数据。最后，我们使用xlswrite函数将转换后的数据写入到一个名为“newdata.xlsx”的Excel文件中。请记得将“data.xlsx”替换为你实际的Excel文件名，同时修改第一列的索引和新Excel文件名以适应你的数据。

相关问题

写出上述程序代码

这是一个简单的计算长沙市水费的程序代码，您可以根据自己的需要进行修改和完善：

#include <stdio.h>

int main() {
    int household = 0; // 户数
    int people = 0; // 人数
    int usage = 0; // 用水量，单位：吨
    float price = 0.0; // 水费

    printf("请输入户数：");
    scanf("%d", &household);

    printf("请输入人数：");
    scanf("%d", &people);

    if (people <= 4) { // 四口之家及以下户
        printf("请输入用水量(吨)：");
        scanf("%d", &usage);

        if (usage <= 15) { // 第一级水价
            price = usage * 2.58;
        } else if (usage <= 22) { // 第二级水价
            price = 15 * 2.58 + (usage - 15) * 3.34;
        } else { // 第三级水价
            price = 15 * 2.58 + 7 * 3.34 + (usage - 22) * 4.09;
        }
    } else { // 五口之家及以上户
        printf("请输入用水量(吨)：");
        scanf("%d", &usage);

        int per_capita_usage = usage / people; // 每人平均用水量

        if (per_capita_usage <= 4) { // 第一级水价
            price = usage * 2.58;
        } else if (per_capita_usage <= 5) { // 第二级水价
            price = usage * 3.34;
        } else { // 第三级水价
            price = usage * 4.09;
        }
    }

    // 如果是低保居民，每户每月减免6立方米的水费
    if (household > 0 && household <= 5) {
        price -= 6 * 2.58;
    }

    printf("水费为：%.2f元\n", price);

    return 0;
}

请注意，上述代码仅供参考，可能存在不足之处，您可以根据自己的实际需求进行修改和完善。

请用matlab代码写出上述画图程序

以下是用MATLAB代码绘制关联维数随嵌入空间维数变化的曲线图的示例代码：

% 定义Logistic映射的参数
u = 4.0; % 参数u
x0 = 0.8233; % 初始值

% 定义嵌入空间和嵌入间隔
p_min = 2; % 最小嵌入空间维数
p_max = 10; % 最大嵌入空间维数
g = 1; % 嵌入间隔

% 定义相关积分的参数
r_min = 0.01; % 最小半径
r_max = 0.5; % 最大半径
dr = 0.01; % 半径变化步长

% 初始化关联维数v和半径r的数组
v = zeros(p_max-p_min+1, 1);
r = r_min:dr:r_max;

% 计算不同嵌入空间维数下的关联维数
for p = p_min:p_max
    % 计算相空间中的点
    N = 1000; % 点的数量
    x = zeros(N, p);
    x(1,:) = x0;
    for i = 2:N
        x(i,:) = u * x(i-1,:) .* (1 - x(i-1,:));
    end
    
    % 计算相关积分
    C = zeros(length(r), 1);
    for k = 1:length(r)
        count = 0;
        for i = 1:N
            for j = 1:N
                if i ~= j && norm(x(i,:)-x(j,:)) <= r(k)
                    count = count + 1;
                end
            end
        end
        C(k) = 2 * count / (N * (N - 1));
    end
    
    % 计算关联维数
    fit = polyfit(log(r), log(C), 1);
    v(p-p_min+1) = fit(1);
end

% 绘制关联维数随嵌入空间维数变化的曲线图
figure;
plot(p_min:p_max, v, 'bo-');
xlabel('Embedding Dimension p');
ylabel('Correlation Dimension v');
title('Correlation Dimension of Logistic Map');
grid on;

这段代码中，我们首先定义了Logistic映射的参数和嵌入空间的维数和间隔。然后，通过计算相关积分和拟合关联维数的线性回归模型，得到不同嵌入空间维数下的关联维数，并将结果绘制成曲线图。最终的图形结果可以使用MATLAB的plot函数绘制，其中'bo-'表示绘制蓝色实心圆点的线条。