最近一段時間，工作上花了不少時間用MATLAB處理工廠下線的數據，數據龐大不說，復雜度也高，各種推算和統計

所以今天我打算總結一下，平時我在用MATLAB做數據分析時常用的幾個小技巧

正好全國大學生數學建模競賽下周就要開始了，希望今天的分享對參賽的朋友有所幫助

雖然不知道到時候會有哪些選題，但是能肯定的是，不管是什么題目，都離不開數據分析，這是唯一比賽前能好好準備的

1. 數據類型的轉換

有一類問題，不論你MATLAB水平如何，平時寫代碼的時候多少總會遇到，就是數據類型不一致，需要轉換

至于什么是數據類型，這個問題我就不科普了，大家可以直接在MATLAB命令欄“doc 數據類型”

通常在數據轉換這個問題上，涉及到的比較常見幾種的數據類型有double，char，cell，struct

我給大家準備了一張數據類型轉換的關系圖，用class判斷一下轉換前的兩種數據類型，然后按照下面這張圖處理就完事了

2. 字符串的對比

第二個經常需要處理的問題是，字符串的對比

這里不單單指的是字符串，還包括cell元胞里面的字符串定位

如果單純只是字符串的話，要判斷兩個字符串是否相同，strcmp函數可以實現對比

strcmp('abc','abc')

判斷字符串中是否包含某種字符串，可以使用contains函數

contains('abc','ab')

判斷字符串中在哪幾位出現某種字符串，可以使用regexp函數

regexp('abac','a')

更常碰到的場景是，在cell元胞里面判斷字符串，比如維度1x1000的cell中，定位哪幾個cell里面的字符串是‘abc’，還是通過strcmp實現對比，再通過find定位

a = strcmp(Cell_variable,'abc'); b = find(a == 1)

同樣，要判斷這1x1000的cell中，定位哪幾個cell中的字符串，帶有‘ab’，可以使用contains函數，再用find定位

a = contains (Cell_variable,'ab'); b = find(a == 1)

掌握上面這兩點，在平時處理cell的字符串，基本上就夠用了

3. 文件的讀取寫入

文件的讀取寫入同樣非常重要，在數據分析過程中，對應著信息的獲取和數據處理結果的輸出

mat, txt, excel是平時最常碰到的文件類型

mat就不用多說了，MATLAB中的一種文件類型，用于存儲workspace中的變量，在數據分析過程中，可以經常把運算結果或中間階段的數據，作為mat進行保存

加載mat文件，用的是“load 文件名”命令，也可以雙擊mat文件，保存mat文件，用的是“save 文件名”命令，也可以workspace右鍵保存

txt的讀取方式有非常多，網上也有各種各樣的介紹，我就介紹兩種最常用，也是目前我一直在用的兩種方法

第一種是通過importdata(‘test.txt’)命令，讀取的結果是一個多行一列的cell元胞，后續的數據處理也就方便了，cell里面的字符串定位處理在前面也已經介紹過

另一種方法是，通過MATLAB工具條里的“導入數據”按鈕，這種方法的一個好處是，導入過程中有很多非常人性化的設置，比如數據的分隔，范圍定義，數據的輸出類型等等

導出的選擇也有不少，可以選擇直接導出到workspace，也可以選擇生成腳本或者是function，方便同類型文本的重復使用，對于不太喜歡寫腳本導入數據的朋友，我比較推薦這種方式

txt的寫入，可以通過fopen，fprintf，fclose實現，基本上我所有GUI中關于代碼生成的功能，都是通過這個方式將代碼寫入m腳本的，給大家舉一個簡單的txt寫入的例子代碼

fid = fopen('test.txt','wt'); fprintf(fid,'test1n'); fprintf(fid,'test2n'); fclose(fid);

關于txt的讀取寫入，我再多介紹一點，txt是文本文件中的一種，就是那種右鍵打開能讀得懂的文件。類似的文本文件還有很多，像m文件，mdl模型文件，dcm文件，c代碼等等，只要是文本文件，都可以用txt處理的方式，對目標文件進行讀取寫入。

最后講一下Excel讀取寫入的問題，常寫MATLAB腳本的朋友，對xlsread和xlswrite肯定不陌生，對應的是Excel的讀取和寫入

[num,txt,raw] = xlsread(filename,sheet,xlRange) xlswrite(filename,A,sheet,xlRange)

但是目前MATLAB官方已經不推薦使用這兩種方式了，替代的函數是readtable和writetable

T = readtable(filename) writetable(T,filename)

如果數據是cell元胞的話，替代的函數是readcell和writecell

T = readcell(filename) writecell(T,filename)

大家根據自己的個人習慣選擇其中一種方式，兩種方式在功能實現上目前并沒有太大區別

4. 數據可視化

數據可視化，結果的呈現，也是數據分析過程中至關重要的一環

像大家非常熟悉的函數plot，就可以用來畫曲線圖，但是有時候僅僅曲線圖并不足以來呈現結果，還需要用到比如像三維圖，柱狀圖，餅狀圖，蠟燭圖等等

這部分我并不打算給大家羅列各種圖形對應代碼命令，大家也沒必要刻意地去死記這些代碼，安利一個非常通用的方法

在選擇需要可視化的數據之后，在MATLAB工具條的繪圖窗口，選取你喜歡的圖形，就能生成你需要的結果圖了

不過，至于圖片的細節，像title，legend，網格，還是需要自己微調，但這都不是事，再安利大家一個簡單的方法，完全不用上網去搜

在生成窗口中，點擊屬性檢查器，然后根據自己的需要完善圖片的細節，最后通過生成代碼，就能看到這部分作圖操作的原始代碼了，大家也能在代碼的基礎上再微調，或者復用

5. 數據處理的常用函數

關于數據處理的函數，像max，min，mean，std這些函數都是比較常用的函數，分別是最大值，最小值，平均值，標準差

再安利大家幾個平時我在處理數據時最常用的幾個函數

第一個是unique函數，可以把數據中重復的數據刪去，保留唯一值。unique這個函數不僅僅對數值矩陣有效，在cell中同樣起作用

C = unique(A)

unique還有一些拓展的語法和功能，有興趣的朋友可以在MATLAB文檔中查看，不過光這個基本功能，就已經非常夠用了

第二個要推薦的函數是排序，sort和sortrows，兩種函數都有排序的功能，但是使用場景不太一樣

sort的功能是，將矩陣或者cell中的每行或者每列進行升序或降序排列，其中A代表待處理的矩陣或cell數據，dim的選擇有1和2，分別代表對每列和每行進行排序，direction的選擇有'ascend'或 'descend'，分別代表升序和降序

B = sort(A,dim,direction)

sortrows的功能是，將矩陣或者cell根據某一列進行升序或降序排列，其中A代表待處理的矩陣或cell數據，column代表根據第幾列進行排序，direction的選擇有'ascend'或 'descend'，分別代表升序和降序

B = sortrows(A,column ,direction)

最后推薦的一個函數是tabulate，非常強的一個命令，可以實現對數據的統計分析，輸出的結果有三列，分別是去重后的數據，出現的次數，已經對應的百分比

再結合sortrows對tabulate生成的結果進行排序，就很容易獲得各個數據根據頻率進行排序的結果

除了上面提到的幾個日常比較常用的函數，還有一些我非常推薦的函數，平時我用的不太多，但是如果用到的時候找不到會很抓狂的那種

比如reshape，可以根據自己的需求對數組進行重構

isequal，可以用來確定兩個數組是否相等

datenum，datestr相信大家比較熟悉，可以將日期轉換成序列值和字符，平時在處理時間相關數據的時候，還可以考慮用years，days，hours，minutes，seconds等等來計算持續時間

常用函數這部分內容就介紹到這，其實還有很多非常贊的函數，歡迎大家把自己喜歡的函數發到評論區

6. 數據爬取

數據爬取部分，其實我想講的是爬蟲，不過也不能算數據分析的技巧，我講這部分內容，更多的是出于建模競賽的原因

建模、仿真和驗證，其實是需要數據的支持的。脫離實際意義的建模，靠拍腦門做出來的結果，都是不提倡的

最簡單的情況，如果有現成的數據文件，可以根據今天聊到的第三部分，讀取數據文件之后進行分析

如果沒有這些數據，我推薦大家使用MATLAB讀取網頁的函數webread進行數據爬取

data = webread(url)

爬取到數據之后，再通過regexp函數正則法處理網頁數據

這部分聊的比較淺，但也很難三兩句話把爬蟲講完，推薦大家一個相關的MATLAB爬蟲視頻，講的是我之前用MATLAB爬取B站，視頻很短，一共7分鐘，大家一邊看一邊跟著做練習，基本上半個小時也就全整明白了(知乎不給放二維碼，有需要的朋友，直接上B站搜打浦橋程序員吧)

7. 薅系列工具

最后一部分要安利給大家的是，由我自己開發的薅系列工具

目前反響最好的是薅曲線(HaoCurve)，從圖片中提取曲線的原始數據。之前不少參加過建模競賽的朋友經常私信說，拿薅曲線來做結果驗證特別管用

雖然這個工具我平時用到的不太多，不過就沖8000多的下載量來說，我還是很推薦的。需要的朋友，戳下方的文章鏈接獲取工具下載方式

打浦橋程序員：還在用GetData提取曲線數據？MATLAB表示不服?zhuanlan.zhihu.com

我個人用的比較多的是另外兩款工具，一個是薅文件(HaoFile)，里面的歷史代碼檢索功能很強大，可以大大減少找代碼寫腳本的時間，在數據分析過程中，很多腳本和功能都是可以復用的，有需要的朋友，戳下方的文章鏈接獲取工具下載方式

https://zhuanlan.zhihu.com/p/139437992?zhuanlan.zhihu.com

打浦橋程序員：背幾段MATLAB代碼就那么難嗎？

打浦橋程序員：背幾段MATLAB代碼就那么難嗎？?zhuanlan.zhihu.com

另一款工具是薅模版(HaoTemplate)，如果最終數據分析的交付文檔有格式上的要求，薅模版能就發揮它的作用，可以生成特定格式的Excel或Word模版代碼，這可比自己手動去調格式方便很多，有需要的朋友，戳下方的文章鏈接獲取工具下載方式

打浦橋程序員：讓天下沒有難寫的MATLAB代碼?zhuanlan.zhihu.com

薅系列工具還有很多，不過在數據分析這部分，我最推薦的是這三款工具

不知覺間，寫了這么多字

今天總結的小技巧，未必是最適合大家的方法，但確實是我這些年養成的一些處理習慣

希望今天總結的方法，對大家平時的工作學習有所幫助，當然大家如果有更推薦的小技巧，歡迎在評論區補充

如果你也對MATLAB感興趣的話，歡迎關注我的微信公眾號“打浦橋程序員”

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab cell转double_MATLAB处理数据，掌握这7个小技巧就够了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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