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签到天数: 157 天 [LV.7]常住居民III
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%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。
; i* z, A x) Y3 V% <DTYYYYMMDD>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL>
6 n( T" e' m& c& i& D% 20040615,212000,0.6987,0.6987,0.6986,0.6986,2
9 t3 i) l: M% x+ Y# ~6 J% 20040615,212100,0.6987,0.6987,0.6987,0.6987,1) Z) ~3 J) ] J/ I, M
% 20040615,212200,0.6988,0.6988,0.6987,0.6987,2
# `9 b0 R% o, x2 ~%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。
7 Z, X1 Q# X0 N
1 C: H' y S: u6 ptic
, @; A. {$ z4 J- }clear
% X0 r9 j! m( H$ W a9 B V( d4 t) i) P
/ ]- J7 Z0 |" d! w! W8 x* ]%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。
) C- l. ]- T. L5 f, a5 pfid = 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。1 h& }$ J- e5 X7 N1 }! V
C_text = textscan(fid,'%s',7, 'delimiter',','); %上句读取第一行的文字,即变量名。
* L$ n9 v' Q6 { h8 WC_data = textscan(fid,'%f %f %f %f %f %f %f','delimiter',',','CollectOutput', 0); f" P& o9 ~$ M& |; u
%上句读取第2行以后的数据矩阵。8 D- a0 |7 }& Y7 ]) }
%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。5 {) Q/ p1 Q* o" J+ X: ]# w
%设定'CollectOutput'为默认值0,这样MATLAB把各列分别当作数组返回。% ~7 O- k1 A9 a6 V4 }$ `
/ z4 h9 @; E- k# B; J
fclose(fid);
" h- J% i) X h: X% C_text{:} %这一句返回数组C_text的全部内容(元素)。
. y& P! i2 i7 I5 K o( |1 i! X% b% C_text{1} %这一句返回数组C_text第1列的内容(元素)。
7 j! G9 W- j3 Y% C_text( %这一列返回数组C_text的整体结构。# J6 F5 Z x1 t, e+ L; W
% C_text(1) %这一句返回数组C_text第1列的结构:{8x1 cell}7 h. U: _& v5 ?6 e/ j, p% |; e
% C_data{:} %查看数组C_data的全部元素,以一列一列的形式返回。
. E1 s7 a( |4 n2 [% 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。& o! f ~7 s* L; ]. b! y5 L
% 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。
/ y3 w8 s$ p3 L. v5 W% C_data( %这一列返回数组C_data的整体结构。
( J9 ~% q' j' T3 i. [6 V$ N% C_data(1) %这一句返回数组C_data的第1列的结构。
- k6 _( O- t |- c' j
3 {' u* p) y1 ?# s) X6 N6 B%现在可以把数组C_data的各列赋予新的名称。例如:. S1 h, X6 @7 |/ p- v+ w9 r
date = C_data{1};, E) G$ |; W, g5 T1 e
time = C_data{2};/ d9 B6 r8 n- H% ~6 K
open = C_data{3};
/ T/ h0 u/ t" L f: Y' o+ W. @high = C_data{4};1 w# L, t& M4 g7 \
low = C_data{5};' J8 p- H! H4 I: X
close = C_data{6}; 3 v5 g6 [2 o- D6 E7 v
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。
2 g& U7 p. |; N' q; i 7 x. @: y% ?1 F
% 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:
- {' Z9 Y) N* j0 oEURUSD = [date,time,open,high,low,close,vol];
/ o2 A2 r5 h0 Z- F7 K; k! _5 j3 D& c5 ?" d) s) Q
% 也可以用EURUSD=cat(2,date,time,open,high,low,close,vol) 或EURUSD = horzcat(date,time,open,high,low,close,vol);
2 C7 B, I9 e$ a: T4 r%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),$ u% p4 t9 n- J! v
%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。8 [$ w9 H. p' J& U
[rr,cc] = size(EURUSD)% w' a' y: }9 \- k- j/ Q
EURUSD(1:10, ! B3 Y3 l. @) N/ y: _! H
! N8 Q- P0 d1 \( }( t$ w! G
toc$ i6 I; B7 Q8 b/ I# n, n) a, p
: B$ w) F& E" b
) ] j9 b$ _, e2 U& N
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zan
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