matlab中如何调取row——names读取行名

在 MATLAB 中，可以使用 `row_names = rownames(table_name)` 命令来读取表格 `table_name` 的行名，并将其存储在 `row_names` 变量中。

这里，`rownames` 是 MATLAB 中用于获取表格行名的函数，`table_name` 是您要读取行名的表格变量名。

例如，假设您有一个名为 `my_table` 的表格，并且您想要读取它的行名。您可以使用以下代码：

my_table = readtable('mydata.csv'); % 从 CSV 文件中读取表格
row_names = rownames(my_table); % 读取表格行名
disp(row_names); % 显示行名

这将显示 `my_table` 表格的所有行名。您可以根据需要进一步操作和处理这些行名。

相关问题

colData< - data.frame(row.names = colnames(ABC),condition=group) Error in data.frame(row.names = colnames(ABC), condition = group) : 行名长度不对

根据你提供的代码，出现了一个错误。错误信息是"行名长度不对"，意味着在创建数据框时，指定的行名长度与数据框中列的数量不匹配。

要解决这个问题，你可以检查一下 `colnames(ABC)` 和 `group` 的长度是否一致。确保它们具有相同的长度，并且 `group` 中的每个元素都对应于 `colnames(ABC)` 中的列。

以下是一个示例代码，演示了如何创建一个正确的 `colData` 数据框：

# 创建一个示例的 colnames 和 group
col_names <- colnames(ABC)
group <- c("condition1", "condition2", "condition1", "condition2")  # 示例数据

# 检查 colnames 和 group 的长度
if (length(col_names) == length(group)) {
  # 创建 colData 数据框
  colData <- data.frame(row.names = col_names, condition = group)
} else {
  #

解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

这段代码是一个循环，它遍历一个名为"cancer_types"的列表中的每个元素。在循环的每一次迭代中，它执行以下操作：

1. 读取一个名为"admat.csv"的文件，并将其存储为一个数据框对象(admat)。
2. 读取名为"positive_normalized_rna.csv"和"negative_normalized_rna.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(positive_rna和negative_rna)。
3. 读取名为"positive_normalized_mi.csv"和"negative_normalized_mi.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(positive_mi和negative_mi)。
4. 读取名为"normal_normalized_rna.csv"和"normal_normalized_mi.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(normal_rna和normal_mi)。
5. 使用上述数据框对象以及一个名为"cal_delta_pcc"的函数计算正样本和负样本的delta值(positive_delta和negative_delta)。
6. 使用上述delta值以及一个名为"delta_wilcox_test"的函数计算Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)。
7. 将Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)写入名为"wilcox.csv"的文件。
8. 设置Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)的行名(row.names)为两个变量的组合。
9. 删除正样本和负样本的delta值中的缺失值(na.omit)。
10. 设置正样本和负样本的delta值的行名(row.names)为两个变量的组合。
11. 从正样本和负样本的delta值中选择那些在Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)中存在的行。
12. 将正样本和负样本的delta值进行合并(merge)，并存储为一个名为"ml_input"的数据框对象。
13. 将合并后的数据框对象(ml_input)写入名为"ml_input.csv"的文件。

总体来说，这段代码根据给定的"cancer_types"列表中的每个元素，读取相应的数据文件，并进行一系列计算和处理操作，最终生成一个名为"ml_input.csv"的文件。