Я записал сценарий, который сохраняет его вывод к файлу CSV для дальнейшего использования, но второй сценарий для импорта данных занимает неловкое количество времени для чтения, это въезжает задним ходом.
Данные находятся в следующем формате:
Item1,val1,val2,val3
Item2,val4,val5,val6,val7
Item3,val8,val9
где заголовки находятся на крайнем левом столбце, и значения данных поднимают остаток от строки. Одна главная трудность состоит в том, что массивы значений данных могут быть различными длинами для каждого тестового изделия. Я сохранил бы его как структуру, но я должен смочь отредактировать его вне среды MATLAB, так как иногда я должен удалить строки неправильных данных по компьютеру, которому не установили MATLAB. Таким образом, действительно часть первая моего вопроса: я должен сохранить данные в другом формате?
Вторая часть вопроса: я попробовал importdata, csvread, и dlmread, но я не уверен, который является лучшим, или если существует лучшее решение. Прямо сейчас я использую свой собственный сценарий с помощью цикла и fgetl, который является ужасно медленным для больших файлов. Какие-либо предложения?
function [data,headers]=csvreader(filename); %V1_1
fid=fopen(filename,'r');
data={};
headers={};
count=1;
while 1
textline=fgetl(fid);
if ~ischar(textline), break, end
nextchar=textline(1);
idx=1;
while nextchar~=','
headers{count}(idx)=textline(1);
idx=idx+1;
textline(1)=[];
nextchar=textline(1);
end
textline(1)=[];
data{count}=str2num(textline);
count=count+1;
end
fclose(fid);
(Я знаю, что это - вероятно, ужасно написанный код - я - инженер, не программист, не вопите на меня - любые предложения для улучшения приветствовались бы, все же.)
, вероятно, облегчит чтение данных, если вы можете подумать файл с NAN
значениями, когда ваш первый скрипт создает его:
Item1,1,2,3,NaN
Item2,4,5,6,7
Item3,8,9,NaN,NaN
или вы могли бы даже печатать Пустые поля:
Item1,1,2,3,
Item2,4,5,6,7
Item3,8,9,,
Конечно, для правильной прокладки вам нужно знать, какое максимальное количество значений по всему элементам - перед рукой. С форматом выше, вы можете использовать один из стандартных функций чтения файлов, например Textscan , например:
>> fid = fopen('uneven_data.txt','rt');
>> C = textscan(fid,'%s %f %f %f %f','Delimiter',',','CollectOutput',1);
>> fclose(fid);
>> C{1}
ans =
'Item1'
'Item2'
'Item3'
>> C{2}
ans =
1 2 3 NaN %# TEXTSCAN sets empty fields to NaN anyway
4 5 6 7
8 9 NaN NaN
Я задавал аналогичный вопрос относительно C ++ / VS2008.
VS2008 C ++ Компилятор оптимизирует следующее, если оператор?
Во избежание = vs == Typos в C ++, вы, как правило, пишут
if (NULL == ptr) { ... }
if (false == boo) { ... }
if (20 == num) { ... }
и т. Д.
Это немного менее доступно, пока вы не привыкнете к нему.
-121--2364680-Вместо того, чтобы разбирать структуру текстовой линии один символ за раз. Вы могли бы использовать СТРТОК , чтобы сломать строку, например
stringParts = {};
tline = fgetl(fid);
if ~ischar(tline), break, end
i=1;
while 1
[stringParts{i},r]=strtok(tline,',');
tline=r;
i=i+1;
if isempty(r), break; end
end
% store the header
headers{count} = stringParts{1};
% convert the data into numbers
for j=2:length(stringParts)
data{count}(j-1) = str2double(stringParts{j});
end
count=count+1;
Q1) Если вы знаете максимальное количество столбцов, вы можете заполнить пустые записи с помощью NaN Также, если все значения числовые, действительно ли вам нужен столбец "Item#"? Если да, то можно использовать только "#", поэтому все данные числовые.
Q2) Самый быстрый способ чтения числовых данных из файла без mex-файлов - csvread. Я стараюсь избегать использования строк в csv-файлах, но если придется, я использую свою функцию csv2cell:
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/20135-csv2cell