MATLAB输入、导入方式(手动输入,TXT文件,Excel导入)

本文介绍了MATLAB中数据输入的基本方法,包括手动输入、TXT文件导入及Excel文件导入等,并详细讲解了input函数的使用方法及其注意事项。

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目录

手动输入

input函数

 自动输入

 TXT导入数组

 dir函数

importdata函数

 Excel导入数组


手动输入

input函数

请求用户输入

语法

x = input(number)  %数值型

str = input(charnumber,'s')  %字符型,'s'不能改变

 数值型进行演示

P=zeros(5,1);  %建立零5×1矩阵进行储存
for i=1:5    %循环输入
number = '请输入数值 ';   %提示语
P(i,1)=input(number);    %输入语句
end

 字符型进行演示

number = '请输入字符数值 ';
for i=1:3    %循环输入三次
str(i,:)=input(number,'s');    %输入语句
end
disp(str(1,:));    %查询输入数值

字符型输入时,此代码必须每次输入长度一致

 自动输入

 TXT导入数组

 如果有多个TXT文件,并且其中的数据为矩阵格式,我们就可以用以下方法将每个TXT文件中的数据储存在元胞中,使用的时候再将其调出

SD=dir('D:\Desktop\*.txt');    %根据文件夹中的文件格式,选择读取类型
n = length(SD);    %数组大小
full_data = cell(n,1);    %生成n*1的元胞
for k=1:n
filename = ['D:\Desktop\',SD(k).name];    %构造第k个文件的位置
full_data{k} = importdata(filename);    %将文件夹中的文件每个作为一个元胞按行存储在元胞中
end

 dir函数

dir  列出文件夹内容

dir

dir name

listing = dir(name)  %上述代码用的是这条语法

说明

dir 列出当前文件夹中的文件和文件夹。

注意

dir name 列出与 name 匹配的文件和文件夹。如果 name 为文件夹,dir 列出该文件夹的内容。使用绝对或相对路径名称指定 namename 参数的文件名可以包含 * 通配符,路径名称可以包含 * 和 ** 通配符。与 ** 通配符相邻的字符必须为文件分隔符。

importdata函数

importdata  从文件加载数据

语法

A = importdata(filename)  %上述代码用的是这条语法

A = importdata('-pastespecial')

A = importdata(___,delimiterIn)

A = importdata(___,delimiterIn,headerlinesIn)

[A,delimiterOut,headerlinesOut] = importdata(___)

说明

示例

A = importdata(filename) 将数据加载到数组 A 中。

示例

A = importdata('-pastespecial') 从系统剪贴板而不是文件加载数据。

示例

A = importdata(___,) 将 delimiterIn 解释为 ASCII 文件 filename 或剪贴板数据中的列分隔符。您可以将 delimiterIn 与以上语法中的任何输入参数结合使用。

示例

A = importdata(___,delimiterIn,headerlinesIn) 从 ASCII 文件 filename 或剪贴板加载数据,并读取从第 headerlinesIn+1 行开始的数值数据。

示例

[A,delimiterOut,A] = importdata(___) 使用先前语法中的任何输入参数,在delimiterOut 中额外返回检测到的输入 ASCII 文件中的分隔符,以及在 headerlinesOut 中返回检测到的标题行数。

例如

 

 我们将此TXT文件放入D:\Desktop路径中,由于我们只新建一个文本,运行结果如下

full_data输出结果
123

以上提供多文件多矩阵输入MATLAB方法,读者可简单借鉴。

 Excel导入数组

整体方法与TXT导入MATLAB方法一致,代码详见如下

SD=dir('D:\Desktop\*.xlsx'); %根据文件夹中的文件格式,选择读取类型,注意!文件后缀名
n = length(SD); %数组大小
full_data = cell(n,1);%%生成n*1的元胞
for k=1:n
% filename = ['D:\Desktop\shuwei cup\question1\NESD\',SD(k).name];%%构造第k个文件的位置
full_data{k,1} = importdata(['D:\Desktop\',SD(k).name]);%%将文件夹中的文件每个作为一个元胞按行存储在元胞中
end

两种导入方式都需要注意语法规则,尽量删除不需要的空格,注意全角半角格式,否则会产生报错

### MATLAB导入 Excel 数据并进行 XYZ 拟合的方法 在 MATLAB 中,可以通过 `readtable` 或 `xlsread` 函数来读取 Excel 文件中的数据,并利用内置的拟合工具箱(如 `cftool`)或其他算法完成 XYZ 的拟合。 #### 1. 导入 Excel 数据 MATLAB 提供了多种方法从 Excel 文件中读取数据。以下是两种常用的方式: - 使用 `readtable` 函数: ```matlab % 假设 Excel 文件名为 'data.xlsx',其中包含 X, Y 和 Z 列 data = readtable('data.xlsx'); % 将 Excel 数据读取到表格变量 data 中 X = data.X; % 获取列名对应的数值 Y = data.Y; Z = data.Z; ``` - 使用 `xlsread` 函数(适用于旧版本 MATLAB): ```matlab [num, txt, raw] = xlsread('data.xlsx'); X = num(:, 1); % 假设第 1 列为 X 数据 Y = num(:, 2); % 假设第 2 列为 Y 数据 Z = num(:, 3); % 假设第 3 列为 Z 数据 ``` 以上代码实现了将 Excel 表格中的数据提取出来,并分别存储到向量 `X`, `Y`, 和 `Z` 中[^1]。 --- #### 2. 使用 cftool 工具箱进行 XYZ 拟合 MATLAB 的 Curve Fitting Toolbox 提供了一个交互式的 GUI 工具——`cftool`,可以直接用来拟合三维数据。 - 打开 `cftool` 并手动输入数据: ```matlab cftool(X, Y, Z); ``` 这将在图形界面上显示数据分布,并允许用户选择不同的拟合模型(如多项式、高斯曲线等)。完成后可导出拟合结果至工作区[^3]。 如果需要自定义脚本执行拟合操作,则可以使用如下代码: ```matlab fitType = fittype('poly23'); % 定义一个二次项关于 X 和三次项关于 Y 的多项式模型 model = fit([X', Y'], Z', fitType); % 对数据进行拟合 disp(model); % 显示拟合结果 plot(model, [X', Y'], Z'); % 绘制拟合后的曲面图 ``` 此处使用的 `'poly23'` 是一种常见的二维多项式形式,表示 X 方向最高幂次为 2 而 Y 方向最高幂次为 3 的多项式[^3]。 --- #### 3. 应用 RANSAC 算法处理异常点 当数据集中可能存在大量噪声或离群点时,推荐采用鲁棒性更强的 RANSAC 算法来进行平面拟合。具体实现过程如下所示: ```matlab function model = ransacPlaneFit(points, threshold, maxIterations) bestInliers = []; bestModel = []; for i = 1:maxIterations % 随机选取三个不共线点构建初始平面模型 sampleIndices = randperm(size(points, 1), 3); sampledPoints = points(sampleIndices, :); % 计算平面参数 Ax + By + Cz + D = 0 A = [sampledPoints ones(3, 1)]; normalVector = cross(A(1,:), A(2,:)); dValue = -dot(normalVector, sampledPoints(1, :)); currentModel = [normalVector'; dValue]; % 测试其余点是否属于该模型范围内 distances = abs(dot(points, currentModel(1:end-1)) + currentModel(end)) / norm(currentModel(1:end-1)); inlierIdx = find(distances < threshold); if length(inlierIdx) > size(bestInliers, 1) bestInliers = inlierIdx; bestModel = currentModel; end end % 使用所有内点重新估计最终模型 refinedModel = polyfitn(points(bestInliers, 1:2), points(bestInliers, 3), 1); model = struct('coefficients', refinedModel.Coefficients); end ``` 此函数接受点集作为输入,并返回经过优化的最佳平面模型系数[^2]。 --- #### 总结 通过上述方法可以在 MATLAB 中轻松完成从 Excel 数据导入到复杂 XYZ 曲面拟合的过程。无论是借助直观易用的 `cftool` 图形化界面还是编写高效的程序逻辑,都能满足不同场景下数据分析需求。
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