比如我们一组数据,里面有不少的NaN值,如何将其删除掉呢?可以通过find函数来搞定.     我们可以通过importdata('data.txt')将数据文件data.txt导入数组A中.                           A=importdata('data.txt')     然后通过命令                         z=find(~isnan(A))     将A数组中NaN所在的编号给找出来:                      

2015年 参加天池大数据竞赛     为了建立模型,打算基于matlab使用Random Forest Algorithm的工具包 该工具包我在此分享给大家,http://yunpan.cn/cVXsjQvh8ARcx  访问密码 30a3   该工具包导入的数据格式就是我如下所说的封装方式,因此,在使用该算法包时,需要把自己的数据进行封装一下. 通过matlab打开,可以知道twonorm.mat里面还封装了两个.mat文件.   我们看看工具包的作者给的tutorial 部分源码如下:  

# coding=utf-8 import numpy as np ''' 填充nan的数据,为该列的平均值 ''' def fill_ndarray(t1): for i in range(t1.shape[1]): temp_col = t1[:,i] #取每一列 print(temp_col) nan_num =np.count_nonzero(temp_col!=temp_col) #判断该列存在不为0的数个数 if( nan_num != 0 ): temp_not_nan_col =

在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情

在使用MATLAB对矩阵进行数据处理时,为了方便编辑与修改,常常需要先将数据录入到Excel中,然后再将其导入到MATLAB中参与矩阵运算.本文在MATLAB 2013a和Office 2013环境下向大家演示如何将Excel数据导入到MATLAB中,其他版本的MATLAB.OFFICE方法大同小异,一起来看一下 工具/原料   Excel数据文件(格式xls或xlsx) MATLAB 7.x + 方法/步骤     将待导入的矩阵结构的数据录入Excel中,录入时注意行列要跟原矩阵一一对应  

Matlab上 fr = fopen('d:\Matlab\长期纪录2014-3-11.txt', 'r');data=fscanf(fr,'%f',[1,inf]);axis([0 90000 -8 6]);plot(data)title(['厚度仪长期测试数据分析'], 'FontName','Times New Roman','FontSize',10);set(gca,'XTicklabel',[0,3,6,9,12,15,18,21,24])xtick=get(gca,'xtickla

MATLAB里面的cell有的翻译为单元有的翻译为细胞型数据.它是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将它看作是一种无所不包的广义矩阵.组成cell的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同. (1)Cell创建 >> a={'Linda',22;zeros(4,4),magic(9)} a = 'Linda' [ 22] [4x4 double] [9x9 double] >> a{1} ans = L

需求分析: 判断excel2表中的某个唯一字段是否满足条件,如果满足条件,就在excel1中进行查询,若存在excel中,就将该数据进行剔除. python脚本的实现: from __future__ import division import pandas as pd #指定文件的路径 imputfile= 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\excel1.xlsx' #原始表excel1 imputfile1= 'C:\\Users\\Administr

我们有时候在项目中需要将OpenCV中的cv::Mat导入MatLab进行分析与处理,那么如果把数据转过去呢,我们的做法是首先将cv::Mat导出为txt文件,或者是yml文件,请参见我之前的博客Write cv::Mat to a file. 导出的txt文件可以直接load进MatLab,如果数据是多维数组的话,只需用写几行代码来修改下即可,参见代码如下: // If the size of 'im' is m by n by k,then the loaded 'data' is m by

数据预处理(normalize.scale) 0. 使用 PCA 降维 matlab: [coeff, score] = pca(A); reducedDimension = coeff(:,1:5); reducedData = A * reducedDimension; 1. 最大最小映射(matlab) [trainx, s1] = mapminmax(trainx); testx = mapminmax('apply', test1, s1); 2. sklearn.preprocess

近年来,大数据盛行,有关爬虫的教程层次不穷.那么,爬虫到底是什么呢? 什么是爬虫? 百度百科是这样定义的: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.更多解释 就我个人理解,所谓的爬虫,就是代替人工复制粘贴去获取网络资源.平常我们需要批量下载图片.下载表格数据时,在没有爬虫的帮助下,只能借助CTRL+C .CTRL+V 了,非常的繁琐,

注意: 本代码是由[MATLAB R2015b win 32位]编写. 先上代码: %% 清空变量 clear all; clc; %% 取点之后趋势是对的,也就是点与点之间的比例是对的,但是每个点的真实值和原图对不上,需要按照真实的坐标处理一下 max_axis_X=5; %这里是真实坐标中横轴的最大值 max_axis_Y=25; %这里是真实坐标中纵轴的最大值 flag = 0; %如果图形的纵坐标是正数,flag=0,如果是负数,flag = 1; shift = 0; %如果横坐标不在

首先说明一些这个函数的应用场景,比如说你得到的数据是个二维数组,里面的很多成员其实是不必要的,比如说api调用后不必要给别人返回一些用不到的垃圾数据吧,如下是代码. <?php /* * delMemberGetNewArray 得到一个新二维数组 * @ $data 原始数组 * @ $del_data mixd 传入的改变因子 * @ $flag bool 为false就是原始数组删除包含因子的成员,true就是提取包含因子的成员 */ function delMemberGetNewArr

%% 生成二类线性可分数据 function [feature, category]=generate_sample(step,error) aa=3; %斜率 bb=3; %截距 b1=1; rr =error; s=step; x1(:,1) = -1:s:1; n = length(x1(:,1)); x1(:,2) = aa.*x1(:,1) + bb + b1 + rr*abs(randn(n,1)); y1 = -ones(n,1); x2(:,1) = -1:s:1; x2(:,2

把矩阵数据保存在excel里 比如文件为 a.xlsx 通过下面的程序读取 a=xlsread('\文件保存的目录\a.xlsx'); figure(1); imagesc(a) colormap(hsv) colorbar title(' show by imagesc'); 运行结果: 可以通过figure中图像颜色来编辑对其颜色的设定.

Mathworks File Exchange频道近期更新了一个小函数.能够将三维数据矩阵相应的函数u=f(x,y,z)可视化的显示出来. 对我们这些常和数据分析问题打交道的人爱说.还是有点參考价值的.....把它放到这里,供大家參考 1.链接: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48483-3-dimensional-data-visualization?utm_campaign=Feed%3A+mathworks%2Fqk

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"

通常情况我们使用matlab载入数据时,使用load或importdata函数基本就能满足需求. 不过如果数据列是不一致的,又不想读数据的时候每一行去遍历,那么可以使用textscan这个函数. 比如下面这段数据: 1 2 3 2 3 5 6 4 5 6 7 8 1 3 7 9 2 可以用如下代码处理: clear all; close all; clc; fp= fopen('test.txt','r'); textcell = textscan(fp,'%f %f %f %f %f','de

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

之前博文是对基本设计技巧的总结和一些小设计随笔,内容有点杂,缺乏目的性.本来后续计划设计几个小项目,但导师的任务比较紧,所以为了提高效率,后续博客会涉及到很多算法方面的设计与验证的内容,主要关于OFDM通信系统及聚类算法方面的研究,感兴趣的朋友可以一起交流. 很多想利用FPGA验证算法的朋友一定会用到MATLAB这个强大的工具,可苦于不知道如何完成两者数据的交互功能.从仿真层面来说,基本流程是: MATLAB产生待测试数据 -> N bit量化  -> 数据写入txt文件 -> test