Этот пример читает блок смешанных текстовых и числовых данных из текстового файла, и затем импортирует блок данных в таблицу или массив ячеек.
Файл примера bigfile.txt содержит прокомментированные линии, начинающиеся ##. Данные располагаются в пяти столбцах: первый столбец содержит текст, указывающий на метки времени. Вторые, третьи, и четвертые столбцы содержат температуру указания числовых данных, влажность и скорость ветра. Последний столбец содержит описательный текст. Отобразите содержимое файла bigfile.txt.
type('bigfile.txt')## A ID = 02476 ## YKZ Timestamp Temp Humidity Wind Weather 06-Sep-2013 01:00:00 6.6 89 4 clear 06-Sep-2013 05:00:00 5.9 95 1 clear 06-Sep-2013 09:00:00 15.6 51 5 mainly clear 06-Sep-2013 13:00:00 19.6 37 10 mainly clear 06-Sep-2013 17:00:00 22.4 41 9 mostly cloudy 06-Sep-2013 21:00:00 17.3 67 7 mainly clear ## B ID = 02477 ## YVR Timestamp Temp Humidity Wind Weather 09-Sep-2013 01:00:00 15.2 91 8 clear 09-Sep-2013 05:00:00 19.1 94 7 n/a 09-Sep-2013 09:00:00 18.5 94 4 fog 09-Sep-2013 13:00:00 20.1 81 15 mainly clear 09-Sep-2013 17:00:00 20.1 77 17 n/a 09-Sep-2013 18:00:00 20.0 75 17 n/a 09-Sep-2013 21:00:00 16.8 90 25 mainly clear ## C ID = 02478 ## YYZ Timestamp Temp Humidity Wind Weather
Чтобы импортировать данные как таблицу, используйте readtable с настройками импорта.
Создайте объект настроек импорта для файла с помощью detectImportOptions функция. Задайте местоположение данных с помощью DataLines свойство. Например, линии 3 через 8 содержите первый блок данных. Опционально, можно задать имена переменных с помощью VariableNames свойство. Наконец импортируйте первый блок данных с помощью readtable с opts объект.
opts = detectImportOptions('bigfile.txt'); opts.DataLines = [3 8]; opts.VariableNames = {'Timestamp','Temp',... 'Humidity','Wind','Weather'}; T_first = readtable('bigfile.txt',opts)
T_first=6×5 table
Timestamp Temp Humidity Wind Weather
____________________ ____ ________ ____ _________________
06-Sep-2013 01:00:00 6.6 89 4 {'clear' }
06-Sep-2013 05:00:00 5.9 95 1 {'clear' }
06-Sep-2013 09:00:00 15.6 51 5 {'mainly clear' }
06-Sep-2013 13:00:00 19.6 37 10 {'mainly clear' }
06-Sep-2013 17:00:00 22.4 41 9 {'mostly cloudy'}
06-Sep-2013 21:00:00 17.3 67 7 {'mainly clear' }
Считайте второй блок путем обновления DataLines свойство к местоположению второго блока.
opts.DataLines = [11 17];
T_second = readtable('bigfile.txt',opts)T_second=7×5 table
Timestamp Temp Humidity Wind Weather
____________________ ____ ________ ____ ________________
09-Sep-2013 01:00:00 15.2 91 8 {'clear' }
09-Sep-2013 05:00:00 19.1 94 7 {'n/a' }
09-Sep-2013 09:00:00 18.5 94 4 {'fog' }
09-Sep-2013 13:00:00 20.1 81 15 {'mainly clear'}
09-Sep-2013 17:00:00 20.1 77 17 {'n/a' }
09-Sep-2013 18:00:00 20 75 17 {'n/a' }
09-Sep-2013 21:00:00 16.8 90 25 {'mainly clear'}
Можно импортировать данные как массив ячеек с помощью readcell функция с detectImportOptions, или при помощи textscan функция. Сначала импортируйте блок данных с помощью readcell функционируйте и затем выполните тот же импорт при помощи textscan.
Чтобы выполнить импорт с помощью функции readcell, создайте объект настроек импорта для файла с помощью detectImportOptions функция. Задайте местоположение данных с помощью DataLines свойство. Затем выполните операцию импорта с помощью readcell функция и объект opts настроек импорта.
opts = detectImportOptions('bigfile.txt'); opts.DataLines = [3 8]; % fist block of data C = readcell('bigfile.txt',opts)
C=6×5 cell array
Columns 1 through 4
{[06-Sep-2013 01:00:00]} {[ 6.6000]} {[89]} {[ 4]}
{[06-Sep-2013 05:00:00]} {[ 5.9000]} {[95]} {[ 1]}
{[06-Sep-2013 09:00:00]} {[15.6000]} {[51]} {[ 5]}
{[06-Sep-2013 13:00:00]} {[19.6000]} {[37]} {[10]}
{[06-Sep-2013 17:00:00]} {[22.4000]} {[41]} {[ 9]}
{[06-Sep-2013 21:00:00]} {[17.3000]} {[67]} {[ 7]}
Column 5
{'clear' }
{'clear' }
{'mainly clear' }
{'mainly clear' }
{'mostly cloudy'}
{'mainly clear' }
Выполнять импорт с помощью textscan функционируйте, задайте размер блока с помощью N и формат полей данных с помощью formatSpec. Например, используйте '%s' для текстовых переменных, '%D' для переменных даты и времени или '%c' для категориальных переменных. Установите 'DateLocale' аргумент значения имени к 'en_US' гарантировать, что имена месяцев интерпретированы на английском языке. Используйте fopen открыть файл. Функция затем возвращает идентификатор файла, fileID. Затем читайте из файла при помощи textscan функция.
N = 6; formatSpec = '%D %f %f %f %c'; fileID = fopen('bigfile.txt');
Считайте первый блок и отобразите содержимое переменной Humidity.
C_first = textscan(fileID,formatSpec,N,'CommentStyle','##','Delimiter','\t','DateLocale','en_US')
C_first=1×5 cell array
Columns 1 through 4
{6x1 datetime} {6x1 double} {6x1 double} {6x1 double}
Column 5
{6x1 char}
C_first{3}ans = 6×1
89
NaN
95
NaN
51
NaN
Обновите размер блока N и считайте второй блок. Отобразите содержимое пятой переменной Weather.
N = 7; C_second = textscan(fileID,formatSpec,N,'CommentStyle','##','Delimiter','\t','DateLocale','en_US')
C_second=1×5 cell array
Columns 1 through 4
{7x1 datetime} {7x1 double} {7x1 double} {7x1 double}
Column 5
{7x1 char}
C_second{5}ans = 7x1 char array
'm'
'...'
'm'
'...'
'm'
'...'
'c'
Закройте файл.
fclose(fileID);
readcell | readtable | textscan | fopen | detectImportOptions