给我一段matlab读取txt文件转为excel代码
时间: 2023-11-21 14:03:12 浏览: 129
以下是一段 Matlab 代码,可以将文本文件转换为 Excel 文件:
```matlab
% 打开文本文件
fid = fopen('data.txt', 'r');
% 读取数据
data = textscan(fid, '%f %f %f', 'Delimiter', ',', 'HeaderLines', 1);
% 关闭文本文件
fclose(fid);
% 将数据保存为 Excel 文件
xlswrite('data.xlsx', [data{1}, data{2}, data{3}], 'Sheet1');
```
将上述代码保存为 `convert.m` 文件,然后在 Matlab 命令窗口中输入 `convert` 即可运行该程序。请注意,该程序需要将数据文件命名为 `data.txt`,并且文本文件格式应该是以逗号为分隔符的 CSV 格式,第一行为表头。
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给我一段matlab读取txt文件转为excel文件的代码
以下是将txt文件转为Excel的Matlab代码:
data = importdata('input.txt'); %读取txt文件内容
xlswrite('output.xlsx', data); %将数据写入Excel文件中
请注意修改input.txt为你的txt文件名,output.xlsx为你想要保存到的Excel文件名。
将这段matlab语言转为python语言:res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));
下面是将上述 Matlab 代码转换为 Python 代码的结果:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
# 读取Excel文件
res = pd.read_excel(r'C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx')
# 划分训练集和测试集
temp = np.arange(1, 449920)
P_train = res.iloc[temp[:349920], :11].T.values
T_train = res.iloc[temp[:349920], 11].T.values
M = P_train.shape[1]
P_test = res.iloc[temp[349920:], :11].T.values
T_test = res.iloc[temp[349920:], 11].T.values
N = P_test.shape[1]
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train.T).T
P_test_scaled = scaler.transform(P_test.T).T
ps_input = scaler.get_params()
t_train = pd.get_dummies(T_train).T.values
t_test = pd.get_dummies(T_test).T.values
# 数据平铺
p_train = P_train_scaled.reshape(11, 1, 1, M).astype(float)
p_test = P_test_scaled.reshape(11, 1, 1, N).astype(float)
```
请确保在运行此代码之前已导入所需的库,并且确保 Excel 文件的路径是正确的。此外,我还假设 Excel 文件中的数据已经按照你的要求进行了排列。在 Python 中,我们使用 pandas 库来读取 Excel 文件,并且使用 sklearn 库中的 MinMaxScaler 类来进行数据归一化。最后,使用 numpy 库来进行数组的重塑操作。
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