Question

我将在matlab中读取一个大的csv文件，其中包含以下行：

1, 0, 1, 0, 1
1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1
1, 0, 1
1, 0, 1
1, 0, 1, 0, 1
0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0

要读取大文件，我使用的是textscan，但是我应该在文本文件的每一行中定义一些期望的参数。

使用csvread会有所帮助，但是它太慢并且似乎效率不高。是否有任何方法可以将textscan用于每一行中未知数量的输入？还是您对此情况有其他建议？

Answer 1

由于您说“ 用零填充的数字矩阵会很好”，因此有一种使用textscan的解决方案可以为您提供解决方案。但是要注意的是，您必须知道一行可以包含的最大元素数（即文件中最长的一行）。

只要您知道，'EndOfLine','\r\n'的其他参数组合就可以使您读取不完整的行：

如果设置参数differentRows.txt，则文档说明：

如果缺少值并且在行尾有行尾序列文件的最后一行，然后textscan为那些返回空值领域。这样可以确保输出单元阵列C中的各个单元都是一样的大小。

因此，将问题中的示例数据另存为% be sure about this, better to overestimate than underestimate maxNumberOfElementPerLine = 10 ; % build a reading format which can accomodate the longest line readFormat = repmat('%f',1,maxNumberOfElementPerLine) ; fidcsv = fopen('differentRows.txt','r') ; M = textscan( fidcsv , readFormat , Inf ,... 'delimiter',',',... 'EndOfLine','\r\n',... 'CollectOutput',true) ; fclose(fidcsv) ; M = cell2mat(M) ; % convert to numerical matrix，下面的代码：

>> M
M =
     1     0     1     0     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
     1     0     1     0     1     0     1     0     1   NaN
     1     0     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
     1     0     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
     1     0     1     0     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
     0     1     0     1     0     1     0     1     0   NaN

将返回：

NaN

作为替代方案，如果可以显着提高速度，则可以将数据导入整数而不是double。麻烦的是0没有为整数定义，因此您有2个选择：

1）将 empty 条目保留为默认的% build a reading format which can accomodate the longest line readFormat = repmat('%d',1,maxNumberOfElementPerLine) ;

只需将定义格式说明符的行替换为：

>> M
M =
1   0   1   0   1   0   0   0   0   0
1   0   1   0   1   0   1   0   1   0
1   0   1   0   0   0   0   0   0   0
1   0   1   0   0   0   0   0   0   0
1   0   1   0   1   0   0   0   0   0
0   1   0   1   0   1   0   1   0   0

这将返回：

2）用占位符（例如：EmptyValue）替换 empty 条目

定义一个您肯定不会在原始数据中拥有的值（用于快速识别空单元格），然后使用textscan函数的readFormat = repmat('%d',1,maxNumberOfElementPerLine) ; DefaultEmptyValue = 99 ; % placeholder for "empty values" fidcsv = fopen('differentRows.txt','r') ; M = textscan( fidcsv , readFormat , Inf ,... 'delimiter',',',... 'EndOfLine','\r\n',... 'CollectOutput',true,... 'EmptyValue',DefaultEmptyValue) ;参数：

>> M
M =
1   0   1   0   1   99  99  99  99  99
1   0   1   0   1   0   1   0   1   99
1   0   1   99  99  99  99  99  99  99
1   0   1   99  99  99  99  99  99  99
1   0   1   0   1   99  99  99  99  99
0   1   0   1   0   1   0   1   0   99

将产生：

  options.Cookie.Domain = "localhost";

在matlab中读取具有不同大小的行的csv文件

1 个答案: