MATLAB将默认编码方式由GBK转为UTF-8

本文介绍如何将MATLAB的编码方式从GBK更改为UTF-8,通过修改安装目录下的lcdata.xml文件来实现这一目标,确保软件能正确解析各种语言字符。

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MATLAB版本:2016b

在命令窗口输入命令:

feature('locale')

可以看到多是用 GBK 进行编码。

如果想以 utf-8 编码,而不是 GBK 编码的话,请找到MATLAB的安装路径,我的是D:\MATLAB\R2016b。找到bin目录下的 locale 数据库文件 lcdata.xml,即完整路径:D:\MATLAB\R2016b\bin\lcdata.xml

打开并删除lcdata.xml中的:

<encoding name=”GBK”>  
  < encoding_alias name=”936”>  
</encoding>

并将:

<encoding name=”UTF-8”>  
  <encoding_alias name=”utf8”/> 
</encoding>  

改为:

<encoding name=”UTF-8”>  
  <encoding_alias name=”utf8”/>  
  <encoding_alias name=”GBK”/>  
</encoding>  

重启 matlab 之后,即以 utf-8 编码

 


作者:mozooo
链接:https://www.zhihu.com/question/27933621/answer/249429313
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

 

<think>好的,我现在要帮用户解决如何用MATLAB从带有中文字符的文本文件中读取数据,跳过前两行和最后一行,然后按空格分隔每7个元素组成一个7xM的矩阵的问题。首先,我需要理清用户的需求和可能的解决步骤。 首先,用户提到文件里有中英文混合的文本,所以编码可能是一个需要注意的问题。MATLAB在读取文件时,默认的编码可能不兼容中文,比如常见的UTF-8或者GBK编码。所以,首先需要确保文件以正确的编码方式打开,否则中文字符可能会导致读取错误或者乱码,进而影响数据提取。根据引用[4],用户之前可能使用过fopen函数,但需要注意编码参数的设置,比如使用'rt'模式,可能需要指定编码方式,比如'Charset','UTF-8'。 接下来,用户需要跳过前两行和最后一行。这涉及到如何逐行读取文件,并在处理时排除这些行。通常的做法是用循环读取每一行,同时计数,忽略前两行和最后一行。不过,如果文件很大,逐行读取可能效率不高,但MATLAB的textscan或者readlines函数可以处理这个问题。比如,使用readlines函数读取全部行,然后截取第三行到倒数第二行的内容,可能更高效。 然后,数据是按空格分隔的,每7个元素组成一行矩阵。这里需要注意的是,每行的数据可能包含多个空格分隔的数字,需要将这些数字全部提取出来,然后按每7个元素分组成行。但有可能存在某行的元素数量不是7的倍数,这时候需要考虑处理方式,比如忽略剩余元素或者补零。根据引用[2],当使用dlmread时,如果数据不足会自动补零,但这里用户可能需要严格的每行7个元素,所以可能需要检查数据的完整性。 接下来,构建矩阵的步骤可能包括:将每一行的字符串分割成数字,合并所有数字到一个数组中,然后按每7个元素重新排列成矩阵。这里需要注意列优先和行优先的问题。MATLAB是按列优先存储的,所以在reshape的时候需要置矩阵。 可能的步骤总结如下: 1. 使用正确的编码方式打开文件,读取所有行。 2. 去除前两行和最后一行,得到有效数据行。 3. 遍历每一行,分割字符串得到所有数字。 4. 将数字换为数值数组。 5. 检查总元素数是否能被7整除,若不能可能需要处理。 6. 将数组reshape成7行M列的矩阵,并置得到正确的结构。 现在需要处理可能出现的问题,例如中文字符导致的读取错误。可能用fopen时指定编码,或者使用更现代的函数如readlines,它支持编码参数。例如: lines = readlines(filename, 'Encoding', 'UTF-8'); 然后处理前两行和最后一行: dataLines = lines(3:end-1); 接下来,逐行处理这些数据行,用split函数按空格分割,并换为数值。可能用strsplit或者textscan来处理每行。 例如,可以用循环遍历每行,分割后换为数值: allData = []; for i = 1:length(dataLines) line = dataLines(i); elements = split(line, ' '); % 可能需要去除空元素,比如多个空格导致的分割出空字符串 elements = elements(~cellfun('isempty', elements)); % 换为数值 nums = str2double(elements); allData = [allData; nums(:)]; end 然后检查总元素数是否能被7整除: if mod(numel(allData),7) ~= 0 warning('数据元素总数不是7的倍数,可能需要截断或补零'); % 补零的情况 needed = 7 - mod(numel(allData),7); allData = [allData; zeros(needed,1)]; end 然后reshape成7行M列: matrix = reshape(allData,7,[])'; 这里reshape成7行后置,因为MATLAB是按列填充的,所以需要置才能得到每行7个元素的结构。 但需要注意,用户需要的是7xM矩阵,即7行M列,所以正确的reshape应该是: matrix = reshape(allData,7,[]); % 直接得到7行M列,不需要置 可能我之前混淆了行和列的顺序。例如,如果总元素数是7*M,那么reshape为7行M列,即7xM的矩阵。例如,假设总共有14个元素,那么7x2的矩阵。 所以,正确的代码应为: matrix = reshape(allData,7,[]); 此时matrix已经是7行M列的矩阵。 但需要确保allData是列向量,否则reshape可能不按预期工作。所以,在合并数据时,应该确保allData是一个列向量。例如,在循环中,每次将nums(:)换为列向量,然后合并: allData = [allData; nums(:)]; 这样,无论nums是行还是列,都会转为列向量添加进去,保证allData是列向量。 另外,可能有些行中可能包含中文字符或者其他非数字内容,这时候分割后的元素可能包含非数字字符串,导致换失败。例如,某行的数据部分可能混杂中文,如“数值:1.2 3.4”,这时候分割后的元素会有“数值:1.2”这样的字符串,无法换为数值。因此,需要处理这种情况,可能需要用正则表达式提取数字部分,或者确保数据行中只有数字和空格。 如果数据行中确实包含中文字符和数字混合的情况,比如每一行的开头或中间有中文标签,例如“温度:23.5 压力:100 ...”,这时候简单的分割空格就会有问题。这时候可能需要用正则表达式来提取数字部分。例如,使用regexp匹配所有的数字(包括可能的小数点和符号)。 例如,在每行处理时,使用正则表达式提取所有数字: line = dataLines(i); numStr = regexp(line, '(-?\d+\.?\d*)', 'match'); % 匹配整数或小数 nums = str2double(numStr); 这样可以提取出所有的数字,忽略中文字符。但需要确保数字的格式正确,比如可能有负号、小数点等。 如果用户的数据行中的数字和中文字符是分开的,比如每行前面有中文注释,后面跟着数据,比如“参数设置:1.2 3.4 5.6 ...”,这时候可能需要定位到数据部分,比如分割冒号后的内容,或者直接提取所有数字。这种情况下,正则表达式提取会更可靠。 因此,在代码中,处理每行时,可能需要用正则表达式提取数字,而不是简单地分割空格。这样可以避免中文字符混杂导致的问题。 总结步骤调整: 1. 读取文件所有行,处理编码问题。 2. 去除前两行和最后一行。 3. 对每一有效行,使用正则表达式提取所有数字。 4. 将所有数字合并为一个列向量。 5. 检查总元素数是否为7的倍数,否则补零或截断。 6. reshape成7行M列的矩阵。 现在考虑代码实现: % 设置文件名 filename = 'yourfile.txt'; % 读取所有行,指定编码 lines = readlines(filename, 'Encoding', 'UTF-8'); % 去除前两行和最后一行 dataLines = lines(3:end-1); % 初始化所有数据数组 allData = []; % 遍历每行提取数字 for i = 1:length(dataLines) line = dataLines{i}; % 使用正则表达式提取所有数字(包括小数和负数) numStr = regexp(line, '-?\d+\.?\d*', 'match'); nums = str2double(numStr); % 过滤可能的NaN(比如空匹配) nums = nums(~isnan(nums)); allData = [allData; nums(:)]; end % 检查元素总数是否为7的倍数 total = numel(allData); if mod(total, 7) ~= 0 % 计算需要补充的零的数量 pad = 7 - mod(total,7); allData = [allData; zeros(pad,1)]; warning('补充 %d 个零以形成完整的7元素行。', pad); end % 重塑为7行M列的矩阵 matrix = reshape(allData, 7, []); 这样得到的matrix就是所需的7xM矩阵。 另外,用户提到的引用[2]中,dlmread会自动补零,但这里可能需要更灵活的处理,所以自行补零更可靠。 关于文件读取,引用[3]提到使用os模块的listdir进行批量读取,但这里用户只需要处理单个文件,所以不需要批量处理。 关于性能,如果文件很大,逐行处理可能较慢,但MATLAB的readlines在读取大文件时可能效率足够。如果文件非常大,可能需要逐行读取,但用户的问题中没有提到文件大小,所以暂不考虑优化。 可能的测试案例:假设文件内容如下(假设前两行为注释,最后一行是结尾): 这是第一行注释 这是第二行注释 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 这是最后一行 处理后,应得到一个7x2的矩阵,两列分别为1-7和8-14。 如果某行数据不足,比如有一行只有三个数,则补零到总数为7的倍数。 综上,这样的代码应该能满足用户的需求,处理中英文混合的文本,正确提取数字并生成矩阵。</think>以下是实现该需求的MATLAB代码解决方案: ```matlab % 读取文件并处理中文编码 filename = 'data.txt'; lines = readlines(filename, 'Encoding', 'UTF-8'); % 处理中文编码问题[^4] % 跳过前两行和最后一行 validLines = lines(3:end-1); % 初始化数据存储 allNumbers = []; % 处理每行数据 for i = 1:length(validLines) % 使用正则表达式提取所有数字(含小数和负数) numbers = regexp(validLines{i}, '-?\d+\.?\d*', 'match'); % 换为数值类型并过滤空值 converted = str2double(numbers(~cellfun('isempty', numbers))); allNumbers = [allNumbers; converted(:)]; end % 检查数据完整性并补零 if mod(numel(allNumbers),7) ~= 0 padSize = 7 - mod(numel(allNumbers),7); allNumbers = [allNumbers; zeros(padSize,1)]; % 自动补零[^2] end % 构建7xM矩阵 resultMatrix = reshape(allNumbers, 7, []); % 矩阵重塑[^1] ```
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