一键转换Excel至MATLAB MAT文件的工具

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0 下载量 129 浏览量 更新于2024-11-17 收藏 5KB ZIP 举报
资源摘要信息:"从Excel文件提取数据并转换为MAT格式文件的方法主要涉及Microsoft Excel和MATLAB两种软件工具。Excel是一个广泛使用的电子表格程序,由微软公司开发,用于处理数据、进行数据分析和制表。而MATLAB是由MathWorks公司开发的一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言,常用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。 1. 提取Excel数据的重要性:在数据处理与分析工作中,经常需要从Excel文件中提取数据进行进一步的分析处理。Excel文件的数据结构通常包含单元格、行、列以及工作表等多种元素,而这些数据需要转换成MATLAB能够识别和处理的格式,即.mat文件格式。 2. .mat文件格式简介:.mat文件是MATLAB专用的文件格式,用于存储变量和矩阵数据,其全称为MATLAB data format file。该文件格式能够保持数据的原始结构,使数据在MATLAB环境中保持一致性和准确性。.mat文件的优点在于其提供了对复杂数据结构的直接支持,使得数据的存取变得非常方便。 3. 提取转换过程:将Excel数据转换为.mat文件的过程通常涉及到以下几个步骤: - 打开Excel文件:首先需要打开包含需要转换数据的Excel文件。 - 识别并提取数据:根据需求识别工作表中的关键数据,并通过复制粘贴或使用Excel的数据导出功能将其提取出来。 - 编写MATLAB脚本:在MATLAB中编写脚本,使用MATLAB提供的函数如csvread、xlsread等来导入Excel数据。 - 转换并保存为.mat文件:使用MATLAB的save函数,将导入的数据以.mat格式保存。例如,save('filename.mat', 'varName')。 4. 工具使用说明:在本次提供的压缩包中,包含的两个文件名分别为GUIT00L_Extract_Data_From_ExcelFile.fig和GUIT00L_Extract_Data_From_ExcelFile.p。这两个文件表明,用户可能需要使用MATLAB的图形用户界面(GUI)工具来操作数据提取和转换过程。.fig文件是MATLAB的GUI布局文件,包含了图形界面的设计和控件的布局信息,而.p文件是其对应的程序文件,包含了GUI的运行逻辑。 5. MATLAB与Excel的交互:为了更有效地在MATLAB中操作Excel文件,MathWorks提供了专门的工具箱,例如ActiveX控件、Excel Link等,这些工具箱为Excel和MATLAB之间的数据交互提供了便利。用户可以通过这些工具箱函数,直接从Excel读取数据或者将数据写入Excel。 6. 注意事项:在使用GUI工具转换数据时,需要确保正确配置了输入输出参数,并且MATLAB环境和Excel文件路径正确设置,以避免出现路径错误、权限问题或数据不匹配等常见问题。此外,考虑到数据安全性和隐私保护,在进行数据转换时,需要确保数据的传输安全,并符合相关法律法规。 总结:从Excel文件提取数据并转换为.mat格式文件是一个涉及多个步骤的过程,涉及到数据识别、提取、脚本编写以及格式转换等环节。通过使用MATLAB的GUI工具,可以实现一个直观、便捷的数据转换流程,提高工作效率。"

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