c语言导入以逗号隔开的数据,怎么将txt中带逗号的数据导入定义好的数据结构中...

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#include

#include

struct student

{

int phone[12];

int grade[4];

int sno[11];

char sname[8];

char sex[5];

};

int main()

{

struct student *v = NULL;

FILE *fp=fopen("G://new.txt","r");

if(fp==NULL)

{

printf("文本打开错误/n");

return -1;

}

int i=0;

char c[9999];

v = (struct student*)malloc(sizeof(struct student));

while(!feof(fp))//文件指针还未到达文件末尾时,输出文件中数据//原理说明:feof(fp)有两个返回值:如果遇到文件结束,函数feof(fp)的值为非零值,否则为0

{

fscanf(fp,"%[^,]%",&c);

//printf("%d/n",c);

}

char * split = ",";

char * p;

char *a[9999];

int j=0,k;

p = strtok (c,split);

while(p!=NULL)

{

//printf ("%s\n",p);

a[j]=p;j++;

p = strtok(NULL,split); //用逗号分割数据,并把数据存入指针数组a中

}

//for(j=0;j<10;j++)

//printf("%s\n",a[j]);

for(i=0;i<4;i++)

{

strcpy(v[i].sno,a[i*5]);

strcpy(v[i].sname,a[5*i+1]);

strcpy(v[i].sex,a[5*i+2]);

strcpy(v[i].phone,a[5*i+3]);

strcpy(v[i].grade,a[5*i+4]);

printf("学号:%s,姓名:%s,性别:%s,联系方式:%s,成绩:%s\n",v[i].sno,v[i].sname,v[i].sex,v[i].phone,v[i].grade);

// printf("%s",v[i].sno);

}

fclose(fp);

system("pause");

return 0;

}

非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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