MATLAB批量转换TXT为mat文件的技巧

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资源摘要信息:"在MATLAB中将TXT文件转换成mat格式的操作是数据处理中常见的需求。这一过程涉及将文本数据导入MATLAB,并进行格式转换,以适应MATLAB的数据处理环境。TXT文件通常包含了由逗号、空格或其他分隔符分隔的数据,而.mat文件是MATLAB专用的数据存储格式,能够更好地支持后续的数据分析和可视化工作。" 知识点: 1. MATLAB简介: MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言,广泛应用于工程计算、数据分析、可视化以及算法开发等领域。它提供了丰富的内置函数,用于矩阵运算、函数绘图、数据拟合等。 2. TXT数据格式: TXT文件,即文本文件,是一种常见的文件格式,用于存储未格式化的文本信息。在数据处理中,TXT文件经常用于记录数据,它们可以包含由特定分隔符(如逗号、制表符、空格等)分隔的数值数据。 3. MAT格式: MAT文件是MATLAB的专用数据文件格式,以.mat为文件扩展名。MAT文件存储的是工作空间变量,可以包含多种类型的数据,如数组、矩阵、结构体等,并且可以记录相关的数据属性和图形信息。 4. 数据转换的重要性: 在某些数据分析或模拟实验中,需要将外部数据导入到MATLAB中。TXT文件由于其通用性和简单性,常被用作数据交换的格式。然而,MATLAB在处理TXT文件时并不直接支持其读取,因此,将TXT文件转换成MATLAB可以直观处理的.mat格式显得尤为重要。 5. TXT转MAT的方法: 在MATLAB中,可以使用多种方法实现TXT文件到.mat文件的转换。常见的方法包括编写脚本利用MATLAB内置函数,如`load`、`textscan`、`csvread`(用于CSV文件)、`dlmread`等来读取TXT文件,并将其存储在变量中。然后,可以使用`save`函数将这些变量保存为.mat文件。 举例,如果有一个由逗号分隔的TXT文件,可以使用以下MATLAB代码来实现转换: ```matlab % 读取TXT文件内容 filename = 'data.txt'; %TXT文件的名称 fid = fopen(filename, 'rt'); C = textscan(fid, '%s', 'Delimiter', ','); fclose(fid); % 将读取的数据存储到变量中 data = C{1}; % 将变量保存为mat格式 save('data.mat', 'data'); ``` 6. 文件压缩与解压缩: 提到的"meta-analytic书中的案例.rar"文件,显示了在数据处理与共享过程中,文件压缩是常见的实践。压缩文件可以减少存储空间的需求,提高传输效率。在MATLAB中,可以使用`rar`或`unrar`命令(需要安装相应的工具箱)来进行文件的压缩与解压缩操作。 举例,压缩一个文件夹的命令可能如下: ```matlab !rar a -m5 -r myArchive.rar /path/to/folder ``` 其中,`a`表示添加文件到压缩包,`-m5`表示压缩级别,`-r`表示递归处理文件夹,`myArchive.rar`是生成的压缩文件名,`/path/to/folder`是需要压缩的文件夹路径。 7. 文件名的含义: 在压缩包子文件的文件名称列表中,"meta-analytic书中的案例.rar"和"MATLAB中TXT数据导成mat.txt"提供了两个不同类型的文件内容。第一个文件可能包含了某个研究领域的案例分析,使用了RAR格式的压缩技术。第二个文件很可能是一份说明文档,指导用户如何将TXT数据导入MATLAB并转换为.mat格式。 通过这些知识点的说明,我们可以看出,无论是文件格式的转换还是文件压缩技术,MATLAB都提供了丰富的工具和方法来满足用户的不同需求。掌握这些知识点,将有助于数据处理工作的效率和质量提升。

解释代码:def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

2023-06-06 上传