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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。
& L$ a* x% ^* @+ y8 F) }1 T% <DTYYYYMMDD>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL>) r* {; j9 d8 {$ h; [) ^
% 20040615,212000,0.6987,0.6987,0.6986,0.6986,2
& I2 E% S+ d8 D0 Q% 20040615,212100,0.6987,0.6987,0.6987,0.6987,1/ A! d) _$ U# @: _8 b$ J. [# q
% 20040615,212200,0.6988,0.6988,0.6987,0.6987,2% m( l6 ~9 Y2 u# U- {/ r
%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。
: ]5 v( a; S6 x; \0 O
|! h, }: m2 p% x+ Atic) o" q) B" j8 J9 I% g
clear
5 x% r/ @6 r h' H2 G6 U/ {" y! p: n) ]
%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。6 x2 @, f c9 n( C# A4 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。% Y: R) w2 n s) Z" j9 ]- |
C_text = textscan(fid,'%s',7, 'delimiter',','); %上句读取第一行的文字,即变量名。5 @0 z( c M& o, X9 L
C_data = textscan(fid,'%f %f %f %f %f %f %f','delimiter',',','CollectOutput', 0); 2 t( `0 ]% m# d8 o5 J5 {. v, F J$ V
%上句读取第2行以后的数据矩阵。& [# `8 k$ ]( ~1 m, a
%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。
* v0 _ ^6 d0 |4 T7 S%设定'CollectOutput'为默认值0,这样MATLAB把各列分别当作数组返回。
2 G" M, U& C) D. q4 E
4 x0 _4 _) O2 T8 Rfclose(fid);
3 c6 M! O" u) v8 v, d0 }) G/ Q% L% C_text{:} %这一句返回数组C_text的全部内容(元素)。) ~, q9 W$ @; E
% C_text{1} %这一句返回数组C_text第1列的内容(元素)。% Z& x9 Q( L" m8 f8 _
% C_text( %这一列返回数组C_text的整体结构。
% |! }2 a' A! E- |( `% C_text(1) %这一句返回数组C_text第1列的结构:{8x1 cell}
! A! T- i8 K# i" G: H: J% C_data{:} %查看数组C_data的全部元素,以一列一列的形式返回。
* K3 v- k' v* u: q9 r& p; b% 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。
# v8 p& `4 H0 J' E4 x% 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。% p$ B. {: ~7 i: l% [+ A
% C_data( %这一列返回数组C_data的整体结构。
2 q' n# |8 M8 ?# v* `8 i& f% C_data(1) %这一句返回数组C_data的第1列的结构。
+ L+ K: K* P s+ b W
" k/ m9 l. C1 b) b%现在可以把数组C_data的各列赋予新的名称。例如:$ N) u1 E% K$ s0 o
date = C_data{1};
5 V) `/ B4 F; m; |3 [time = C_data{2};
- d, T( x0 n. F! Copen = C_data{3};, r5 e- f c( O2 n! h
high = C_data{4};% K" v# \' ?8 \& G
low = C_data{5};
6 Z( v2 L- ]: Y( ?( S* [2 k, \5 j+ Jclose = C_data{6}; ! ]) E' W" R8 U. d
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。
; \3 N4 F; d5 i ; [) H. r+ j- U C5 W) Z4 P0 `
% 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:
. e# G5 U/ \ |% d! e- p1 t4 gEURUSD = [date,time,open,high,low,close,vol];
( j$ U, b+ [, L( u: A4 ]! {
" r6 Q9 s1 p5 j3 d7 D: l6 A' {$ V% 也可以用EURUSD=cat(2,date,time,open,high,low,close,vol) 或EURUSD = horzcat(date,time,open,high,low,close,vol);
# A4 r7 k2 `8 ]%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),
) w3 P4 q7 @' j. p$ j5 D%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。
4 y6 p4 ?2 }3 t( P" e/ E[rr,cc] = size(EURUSD)
" t0 [! u" F& m: mEURUSD(1:10, 0 I* o. }0 \# N' C7 z: Z# Q- H
# z! a; s7 G1 W: ^. W0 Mtoc1 }2 G/ u) o$ w9 s. c6 d1 @) h
/ T* c$ s" V6 P
, {4 @- q+ @0 `" c }" ` |
zan
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