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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。
- u" c+ b6 m, j% <DTYYYYMMDD>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL>! W7 j% |# ~: r: E
% 20040615,212000,0.6987,0.6987,0.6986,0.6986,2
! Z( y. l8 ^( u2 }% 20040615,212100,0.6987,0.6987,0.6987,0.6987,1
2 M/ {% Z# \9 W4 G) Q1 t: v% 20040615,212200,0.6988,0.6988,0.6987,0.6987,29 x. G1 \# Z" G, U1 r2 p! R' P
%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。$ L% {) j: ]- u2 }; H
* H2 F- K( G" o# B# z
tic& v- \) y$ l9 u. N
clear) [3 a, d* b7 G4 [* }4 C1 Y
$ }, k2 K0 C/ t) R1 l* H%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。* }0 f1 U( o# G% ?: [ s
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。6 z4 c* `' d9 m
C_text = textscan(fid,'%s',7, 'delimiter',','); %上句读取第一行的文字,即变量名。
' E! o8 {; h4 r$ d- e) [C_data = textscan(fid,'%f %f %f %f %f %f %f','delimiter',',','CollectOutput', 0); / {) f; l7 e% o _
%上句读取第2行以后的数据矩阵。4 z# A# j: J6 W$ P* y) A! G! `
%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。; m- x& j% ?) R8 j0 j0 f9 w
%设定'CollectOutput'为默认值0,这样MATLAB把各列分别当作数组返回。9 z+ e- |4 y3 O. v4 g+ a5 h
% P- G4 i2 x* |( K# k9 b
fclose(fid);
; P. M8 ?$ }% |% C_text{:} %这一句返回数组C_text的全部内容(元素)。
# |/ G/ y3 |* G& M% M4 P/ I% C_text{1} %这一句返回数组C_text第1列的内容(元素)。
2 l& Q: t, R$ e8 E: V- p% C_text( %这一列返回数组C_text的整体结构。. V; ~! b+ i6 Y' `1 H4 X
% C_text(1) %这一句返回数组C_text第1列的结构:{8x1 cell}
* q# z' K5 z8 Y/ ^6 F% C_data{:} %查看数组C_data的全部元素,以一列一列的形式返回。
5 n3 e4 ?9 y! A) S* m0 j% 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。 s: U: k1 ^! L2 @0 |
% 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。) ^+ J4 j9 ^$ ^) N
% C_data( %这一列返回数组C_data的整体结构。0 N# e. b( M+ ]# c0 m
% C_data(1) %这一句返回数组C_data的第1列的结构。8 P4 ^+ @; ^1 w' H. g8 Q
" H2 ` n, i* p, _" g
%现在可以把数组C_data的各列赋予新的名称。例如:- Q# F) i: G% |. w- m5 x3 T
date = C_data{1};
: _ {9 B7 Y" g# _7 ctime = C_data{2};% c$ {" y, `9 d
open = C_data{3};
- O( C2 x7 |* Qhigh = C_data{4};( j, [ c# ?, j# w7 J2 O* j
low = C_data{5};2 |" ~9 p7 p3 |- g, V/ s. L
close = C_data{6}; : d% v+ x4 l9 d8 H
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。
; Z3 c' L, Z& U: e' W& Z3 Z+ A
- p0 x$ A+ \6 P& _* Z. L% 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:4 {, i( l( h! B& E
EURUSD = [date,time,open,high,low,close,vol]; w+ s9 R5 {1 |
" Q# s; f+ D) L2 {% 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 V5 t; Y& ]9 d+ T+ [9 W" |%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 j: p+ ` j [. T% D3 q
%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。
t2 l$ a& |4 D" V. C! n[rr,cc] = size(EURUSD)
" S, F) z& ?3 W7 s+ a* KEURUSD(1:10,
; k; Y- [6 V* }) L
q$ h0 |4 J9 X2 Ttoc
& O# z) K9 H4 I7 H: Y9 X4 ]9 |+ b4 t3 T) U8 }' `
' g4 ?# p! V- Q& ]) D2 ~' x& i |
zan
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