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"

C#大数据文本高效去重 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/Huerye/ TextReader reader = File.OpenText(@"C:\Users\Administrator\Desktop\原始数据.txt"); string[] files = new string[2]; files[0] = @"C:\Users\Administrator\Desktop"+ @"\不重复数据.txt"; fi

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存,以备在需要时再次导入. 保存工作区可以通过菜单进行,也可以通过命令窗口进行. 数据导出 1. 保存整个工作区 选择File菜单中的Save Workspace As…命令,或者单击工作区浏览器工具栏中的Save,可以将工作区中的变量保存为MAT文件. 2. 保存工作区中的变量 在工作区浏览器中,右击需要保存的变量名,选择Save As…,将该变量保存为MAT文件. 3.利用save命令保存 该命令可以保存工作区,或工

实验室做网格处理方面的算法,写界面很麻烦,所以有了利用maya和matlab进行数据连通的念头,于是有了这个插件. 这个插件可以把maya的网格数据导入matlab之中,完成计算之后重新返回maya.适合平时快速做一些网格数据的可视化工作,以及一些小试验. 选择maya而不是max的原因是,maya的数据是用节点组织的,可以很方便地组合不同的节点构造出新的功能,而在max里面一切都是隐藏的,要实现新的功能十分不方便. 如果需要代码,可以在这里下载 https://github.com/leagu

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

Matlab中的fopen和fprintf函数可以生成txt格式文件,并将波形数据以 %d 整数 %e 实数:科学计算法形式 %f 实数:小数形式 %g 由系统自动选取上述两种格式之一 %s 输出字符串 格式存入txt文件, 如果以读方式打开,matlab首先搜索工作目录,其次搜索matlab的其他目录,“permission”是打开方式参数. 打开方式参数由以下字符串确定: r 读出 w 写入(文件若不存在,自动创建) a 后续写入(文件若不存在,自动创建) r+ 读出和写入(文件应已存在)

/** * Created by hfz on 2016/2/23. */ import com.jmatio.io.*; import com.jmatio.types.MLDouble; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; public class matWriterTest { public static void main(String[] args) throws IOException { double[][

Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法. 一.mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法. What is Z-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154) 简介 Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法

本文编译工具:VC++ UDF Studio 该插件可以直接在Visual Studio中一键编译.加载.调试UDF源码,极大提高编写排错效率,且支持C++,MFC,Windows API和第三方库,大大拓展UDF功能.插件的官方网站:https://vcudfstudio.bitbucket.io/.注:我不是这款插件的作者 有时候我们需要在计算的过程中将Fluent的数据传递给Matlab处理,然后将Matlab处理后的数据再回传给Fluent,实现二者之间的耦合,下面的代码简单实现了该过程

json数据属于特殊的字符串,一般自己写的json数据不要误加空格,回车,换行, 若是从其他文件读取过来的json数据很有可能带有空格,回车,换行等符号,导致使用json_decode()转诚数组失败, 所以我找到了一个好方法 //去除json文件中的空格 回车等按键function myTrim($str) { $search = array(" "," ","\n","\r","\t"); $repla

在实际应用场景中,我们常常需将一些数据输出成更加符合人类习惯阅读的格式. 保留小数点后面两位 在一些要求精度没有那么准确的场景下,我们可以直接通过Number.prototype.toFixed()来实现保留小数点两位这样的需求. var num = 123.45678 console.log(num.toFixed(2)) //123.46 var num2 = 12 console.log(num2.toFixed(2)) //12.00 不过如果恰好,数字是一个整数,那么就会输出12.00

读取数据的方法 读取.txt数据 如果.txt是按照矩阵顺序保存的一个数组,可以用textread()函数来读取: GAP=textread('continua.txt'); 读取.fig图中的数据 读取.mat文件中的数据 写出数据的操作 保存成.txt文件 保存成.fig文件 保存成.mat文件

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

1.读入 txt 文件数据. load xxx.txt A=load(‘xxx.txt’) A=dlmread(‘xxx.txt’) A=importdata(‘xxx.txt’) 例:将身高体重的 txt 文件数据读入. 2.数据导出到 txt 文件. dlmwrite(‘xxx.txt’,B); 例:生成一个 100 维的随机向量 B,并将其写入 sj.txt 文件. 3.读入 excel 表数据.  num=xlsread(‘xxx.xls’,sheet,Range) [num,txt,r

摘录网址:https://blog.csdn.net/wangh0802/article/details/70312415 参考网址:https://jingyan.baidu.com/article/b2c186c83ec146c46ef6ff99.html 读取: A = xlsread('Excel路径+Excel的名称','工作表名称') 例子: A = xlsread('创新班.xlsx','Sheet2') A = xlsread('创新班.xlsx','Sheet2','a1:c1

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

因工作原因,一些获取的行业数据以已知的结构体存储在.mat文件中, 现需要将其存储在数据库中并且能够灵活调用至python dataframe里进行操作 原数据的一个例子如下 目标如上: 然后是转化代码: import scipy.io data = scipy.io.loadmat(r'C:\Users\wenzhe.tian\Desktop\PTSimA\Doing\MC.mat') import pandas as pd data.pop('__header__') data.pop('_

此程序功能: 1．完成对10.4G.csv文件各个元素频率的统计 2．获得最大的统计个数 3．对获取到的统计个数进行降序排列 4．对各个元素出现次数频率的统计 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** */ object 大数据统计 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("大数据").setMaster(

- 总览 打开Fiddler后,使用快捷键Ctrl+e或者点击菜单Tools-->TextWizard...即可进入TextWizard界面. 界面上方为输入框,用来输入需要编码或解码的数据. - 使用示例 BASE64编解码 可以编码为Base64,Base64URL及进行Base64解码. URL编解码 可以编码为URL及进行URL解码. HEX编解码 可以进行16进制编码及解码. 转换为数组 可以将字符串转换为c#数组. JS编解码 可以将字符串编码为JS字符串及解码. HTML编解码 可

由图可见采样点前段比较稀疏,比较有规律,后段比较密集,比较复杂 这里的spline是三次样条插值 随着次数的增高,曲线在两端震荡的越来越剧烈 用上其他插值的方法 线性插值 最近点插值 分段三次米勒插值 三次样条插值 插值方法还有 拉格朗日插值 牛顿插值 ... x,y都代表要插值的 inter2计算差值,利用surf函数对曲面绘图 机动车刹车距离问题 有效视距:理解为驾驶员只有在这个范围内才能看到障碍物 建立速度和停车视距向量,将向量v转换成vs米每秒 d1:反应距离 d2:制动距离 d3:安全