matlab中如何在文件夹名称列表矩阵中去掉根文件夹名和父文件夹名,并对该矩阵排序

时间: 2023-08-14 18:08:36 浏览: 50
您可以使用MATLAB内置的函数`dir`来获取文件夹中的文件信息,然后使用`struct2cell`函数将其转换为一个结构体数组,并使用`{}`运算符提取名称字段,最后使用`sort`函数对文件夹名称进行排序。 以下是一个示例代码: ```matlab folder_path = 'path/to/folder'; % 指定文件夹路径 folder_info = dir(folder_path); % 获取文件夹中的文件信息 folder_names = struct2cell(folder_info); % 将文件信息转换为结构体数组 folder_names = folder_names(1,3:end); % 提取名称字段并去掉根文件夹名和父文件夹名 folder_names = sort(folder_names); % 对文件夹名称进行排序 ``` 在上面的代码中,`folder_path`变量指定了要获取信息的文件夹路径。`dir`函数将返回一个结构体数组,其中包含每个文件的信息。我们使用`struct2cell`函数将结构体数组转换为一个矩阵,然后使用`{}`运算符提取名称字段。由于前两个名称分别是根文件夹名和父文件夹名,所以我们使用`3:end`索引来去掉它们。最后,我们使用`sort`函数对文件夹名称进行排序。
相关问题

matlab中,将导入的文件夹信息列表矩阵中的文件夹名中的数字字符改为数字

可以使用MATLAB中的正则表达式来实现将文件夹名中的数字字符改为数字。以下是一个示例代码: ```matlab % 导入文件夹信息列表到一个矩阵中 folderList = dir('path/to/folder'); folderList = folderList(3:end); % 去除前两个默认文件夹 % 使用正则表达式替换文件夹名中的数字字符为数字 for i = 1:length(folderList) folderName = folderList(i).name; digits = regexp(folderName, '\d+', 'match'); % 提取数字字符 for j = 1:length(digits) folderName = strrep(folderName, digits{j}, num2str(str2double(digits{j}))); % 替换为数字 end folderList(i).name = folderName; end ``` 这段代码将导入指定路径下的文件夹信息列表,并使用正则表达式提取文件夹名中的数字字符。然后将数字字符转换为数字,并使用`strrep`函数替换原来的数字字符。最后,更新文件夹信息列表中的文件夹名。

matlab批量读取两个文件夹中同一名字的文件并提取某一列数据的最大值存入矩阵中

假设有两个文件夹 A 和 B,它们中都有同名的文件,该文件的第一列为文件名,第二列及以后为数据。要提取这些文件中第三列的最大值并存入矩阵中,可以按照以下步骤进行: 1. 获取文件夹 A 和 B 中的文件名列表。 ```matlab dir_A = dir('A/*.txt'); dir_B = dir('B/*.txt'); ``` 2. 创建一个空矩阵 max_values 用于存储每个文件的第三列最大值。 ```matlab num_files = length(dir_A); max_values = NaN(num_files, 1); ``` 3. 循环读取每个文件,提取第三列最大值。 ```matlab for i = 1:num_files % 读取文件 A 中的第 i 个文件 filename_A = fullfile('A', dir_A(i).name); data_A = dlmread(filename_A); max_values(i) = max(data_A(:, 3)); % 读取文件 B 中的第 i 个文件 filename_B = fullfile('B', dir_B(i).name); data_B = dlmread(filename_B); max_values(i) = max(max_values(i), max(data_B(:, 3))); end ``` 4. 输出结果。 ```matlab disp(max_values); ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

利用MATLAB中的eig函数计算矩阵的特征值,特征向量以及矩阵对角化

本文档详细的介绍了如何利用MATLAB中的eig函数来计算矩阵的特征值,特征向量以及矩阵对角化
recommend-type

Matlab 矩阵相关函数

Matlab 矩阵相关函数:矩阵对角线元素的抽取,上三角阵和下三角阵的抽取,矩阵的变维,矩阵分解,线性方程的组的求解,秩与线性相关性,稀疏矩阵技术
recommend-type

利用matalb 生成c 模型并在uvm中调用

主要实现matlab生成c 模型的.so动态库,并在uvm上调用;同时将 uvm随机后的结构体参数传入matlab中
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不