- 在线时间
- 127 小时
- 最后登录
- 2017-3-27
- 注册时间
- 2014-5-1
- 听众数
- 18
- 收听数
- 8
- 能力
- 0 分
- 体力
- 2173 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 50
- 积分
- 836
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 1
- 帖子
- 360
- 主题
- 59
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 35
升级   59% TA的每日心情 | 无聊 2016-1-24 14:24 |
|---|
签到天数: 157 天 [LV.7]常住居民III
- 自我介绍
- 没有最好,只有更好!
 群组: 建模思维养成培训 群组: 数模专题强化培训 |
%这是一个读取数据集的程序,目的是把如下带变量名的数据矩阵读进MATLAB。5 N6 q6 W( a5 v, g* T
% <DTYYYYMMDD>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL>
$ z& j( x3 o) {9 l8 r, B% 20040615,212000,0.6987,0.6987,0.6986,0.6986,2
2 {9 V( I H2 w$ G0 V- t5 X% 20040615,212100,0.6987,0.6987,0.6987,0.6987,14 J4 v: d' |* ?7 C3 S
% 20040615,212200,0.6988,0.6988,0.6987,0.6987,28 F- ]" J. V) }0 I, D
%这样在处理比较大、多的数据集时,就不需要把文件打开去掉最上面一行了。
2 f' r. [/ n1 x, w3 X1 O# u 6 r+ {& J5 |) [: I' r
tic
5 o; N/ n, y6 ~ H: ^9 d) H" nclear
: @5 ~' T4 o8 G; [
5 Y2 S: p3 B; }%用如下方来来读取,把CollectOutput设为0,则MATLAB会把每一列的数字返回成一个数组。
* {7 X; n9 I5 r0 i# C. ~fid = fopen('E:\v time deformation\EURUSD.txt','r'); %打开要读取的数据集,'r'表示要读取打开文件,r是默认值。. ?% y9 Q% }: P. D c
C_text = textscan(fid,'%s',7, 'delimiter',','); %上句读取第一行的文字,即变量名。
" k9 ~1 D$ W- M9 _0 d0 {C_data = textscan(fid,'%f %f %f %f %f %f %f','delimiter',',','CollectOutput', 0); 2 h3 @( M4 ^, f! t3 A& C- D
%上句读取第2行以后的数据矩阵。
/ G$ T) E- F5 z5 J%其中设定'delimiter',','是因为原文件里每两个数据之间是用逗号隔开的。
3 h. z7 @3 b3 S" G- D%设定'CollectOutput'为默认值0,这样MATLAB把各列分别当作数组返回。; |6 y! \* X0 y2 Z' k
* r, G7 e+ a C* \+ u
fclose(fid);
! t) e) M( u% j9 j' n% C_text{:} %这一句返回数组C_text的全部内容(元素)。
, P* e) j; ]) w9 I% C_text{1} %这一句返回数组C_text第1列的内容(元素)。
1 E7 b/ T5 C& d' L j- @" }. u8 m% C_text( %这一列返回数组C_text的整体结构。
/ k9 Q1 x/ i% ~$ J0 ?# d3 |% Y% C_text(1) %这一句返回数组C_text第1列的结构:{8x1 cell}6 k. ~0 k) u6 v
% C_data{:} %查看数组C_data的全部元素,以一列一列的形式返回。
/ {/ p# J/ ^2 @" L2 ^ w* }% C_data{1} %这一句返回数组C_fata第1列的内容(元素)。是一个列向量。
: d5 o9 z' N, u% C_data{4} %这一句返回数组C_data的第4列的元素。是一个列向量。2 w2 a l2 E& Y) V; H
% C_data( %这一列返回数组C_data的整体结构。
9 {/ k' ?. u. z+ r2 ~% C_data(1) %这一句返回数组C_data的第1列的结构。
$ R( c7 f- f9 C/ A5 ^! J 7 _3 g' k @0 @5 B& H$ }. M
%现在可以把数组C_data的各列赋予新的名称。例如:5 d2 D6 T# n- k
date = C_data{1};
0 t6 L5 `- X- K+ \time = C_data{2};
! j) l* J) C9 ~% q4 wopen = C_data{3};% ]2 U3 h$ V" P U; y8 ]0 M" }. M
high = C_data{4};( d3 A% Q1 C# A& @' J- @& s- B
low = C_data{5};7 ?7 a: z: U) |& t" l8 q% W
close = C_data{6}; " R1 x; H* o" {) [" W
vol = C_data{7}; %以上分别是日期,时点,开盘价,最高价,最低价,收盘价,交易次数。
) j- A# }2 I2 A8 k1 O) x) { 7 v6 C& e7 G( m3 K
% 现在可以把上述各列数据组成一个新的数据矩阵,以便进一步分析之用。例如:( ?( c* L1 m* f. N$ l" w
EURUSD = [date,time,open,high,low,close,vol];
! i! O1 ^! Y* l% g* k5 ^/ m$ q! Q) V& K' Y
% 也可以用EURUSD=cat(2,date,time,open,high,low,close,vol) 或EURUSD = horzcat(date,time,open,high,low,close,vol);
% W. c& s) j/ ?) c%注意:如果在前面C_data=textscan那一行里所设定的各列数据的性质不一样,例如前三列是整数(%d),后四列是%f(小数),
0 b5 x0 q+ W6 D/ g6 U: x%则上句合并成矩阵时,最后四列数据将被取整。因此数据性质必须一致才行。: e) R' f& x7 `1 X& N; ^
[rr,cc] = size(EURUSD)
' s7 J1 x" H4 cEURUSD(1:10, ( s& p: j* L% D6 u2 U3 w5 O
# d1 N: I4 l1 d% N4 H/ _
toc1 z, {8 m# T9 d
9 _& O/ m1 U$ v+ @4 y6 ?8 ]* X# w/ u% @; G
|
zan
|