Matlab基礎入門（第四章下 資料型別）

1。34 元胞陣列

1。元胞陣列的建立、索引和轉換方法

2。認識函式

建立方法：a={}和cell （與Python中字典結構相似）

判斷iscell

索引（）和{}

轉換cell2mat、mat2cell

3。概念

元胞陣列（cell array）是一種具有容器特性的資料型別，每個元素可以包含任何型別的資料

4。說明

元胞陣列建立和擴充套件時預設填充元素是空矩陣［］

元胞陣列不需要完全連續的記憶體，但每個元素需要連續的記憶體

對大型的元胞陣列，增加元素數量可能導致Out of Memory錯誤

因此，必要時，元胞陣列需要初始化和預分配記憶體

5。例項演示

%1_34

%% 元胞陣列建立、2種預分配記憶體方法

a={}

b={1，2，magic（3）

‘a’，［“a”，“b”］，［］} %分別雙精度標量、3階魔方矩陣、字元、字串陣列、空矩陣。2行用回車分割，或用分號分割

cell（2，3） %建立2行3列元胞陣列

c=cell（100，100） %對大型元胞陣列，預分配記憶體

d={} %初始化後（也可不初始化，因Matlab使用變數不需提前宣告，因此也可直接賦值）

d{100，100}=［］ %用陣列擴充套件的方式，將第100行第100列元素設定為空，其他未指定元素預設用空矩陣填充，完成預分配記憶體

iscell（a） %判斷元胞陣列

%% 元胞陣列索引方法（可類比字串陣列索引）

b（1，3） %索引元胞陣列的元素

b{1，3} %索引元胞陣列的元素的內容

b{1，1：3} %索引1行1-3列元素，未指定輸出變數，預設ans

［v1，v2，v3］=b{1，1：3} %索引3個元素值，並賦值給3個變數

v=b{1，1：3} %當僅指定1個輸出變數，則只返回第1個值

b{1，3}（1：2） %二級索引

%% 元胞陣列資料連線

%［b{1，1：3}］ %維度不同無法連線

［b{1，1：2}］ %2個索引到的元素，連線為1*2矩陣

%% 元胞陣列轉換：每個元胞元素型別相同且大小相同才可轉換

%cell2mat（b） %b沒有明確結果型別因此報錯

m=cell2mat（{1 2}） %數值型可以轉換為矩陣

n=cell2mat（{‘a’，‘b’}）

%cell2mat（{“a”，“b”}） %該轉換函式不支援字串陣列

mat2cell（m，1） %第2個引數1表示1行1列元胞陣列，將整個矩陣看做元胞陣列元素

mat2cell（m，1，［1 1］） %第3個引數指定了列數為2列，每列個數分別為1

mat2cell（n，1）

mat2cell（n，1，［1 1］）

1。35 元胞陣列的修改

1。元胞陣列的修改、新增、刪除和連線

2。認識函式

連線［］和{}

3。說明

元胞陣列的子陣列或元素也是元胞型的，其元素內容是本身型別

4。例項演示

%1_35

%% 元胞陣列修改

b={1，2，magic（3）

‘a’，［“a”，“b”］，［］} %理解：元胞陣列是大箱子，用大括號表示，內部的元素是盒子，盒子也是元胞型，盒子與箱子遵循Matlab預設規則，能修改的就是開啟盒子往裡面裝內容，內容可以是任意大小任意格式的內容。

% b（1，1）=100 %元胞陣列資料修改，小括號索引出第1行第1列元胞型，100雙精度型無法賦值（小括號索引到盒子），報錯

b（1，1）={100} %賦值也應包裝成盒子（元胞型）再賦值

b{1，1}=100 %（大括號索引到盒子的內容）所以使用任意數值賦值即可

%% 元胞陣列新增、刪除

b（3，4）={8} %b本身是2行3列，如此擴充套件為3行4列，第3行第4列為{8}其餘擴充套件元素預設空矩陣填充

% b（1，1）=［］ %報錯，刪除1個元素無法保持矩陣矩形

b（end，：）=［］ %最後一行刪除，可行

b{1，1}=［］ %大括號索引到盒子裡的內容，並置為空（刪除），盒子仍存在

%% 元胞陣列連線

%中括號連線：把元胞陣列開啟重排

［{1 2 3}，{‘a’}］ %水平連線

% ［{1 2 3}；{‘a’}］ %列數不同，報錯

［{1 2 3}；{‘a’，［］，［］}］ %列數相同

%大括號連線：元胞陣列視為整體重排（可理解為元胞陣列的巢狀，元胞陣列內可容納任意型別，包括元胞型自身）

{{1 2 3}，{‘a’}} %水平連線

{{1 2 3}；{‘a’}} %縱向排列

{{1 2 3}，{‘a’}，{}，［］，string（missing），uint16（10）} %只要佔用元胞陣列內的盒子，都會顯示

1。36 結構陣列

1。結構陣列的建立、索引和預分配記憶體

2。認識函式

建立struct

判斷isstruct

運算子 。

3。概念

結構（structure array）是一種具有容器特性的資料型別，它使用稱為欄位的資料容器對相關資料進行分組，每個欄位可以包含任何型別或大小的資料。（與元胞陣列描述類似，都是容器型資料型別，組織結構不同）

包含1個元素的結構陣列

包含2個元素的結構陣列

4。建立方法（2種方法）

陣列名。欄位名=欄位值，遍歷所有欄位名賦值

陣列名=struct（‘欄位名’，‘欄位值’。。。）

5。說明

所有元素都具有相同數量的欄位和相同的欄位名稱

欄位未指定的預設值為［］（預設為空矩陣，與元胞陣列相同）

結構陣列不需要完全連續的記憶體，但每個欄位需要連續的記憶體

對於大型的結構陣列，增加欄位的數量或欄位中資料的數量可能會導致Out of Memory錯誤

因此，必要時，結構陣列需要初始化和預分配記憶體

6。例項演示

%1_36

%% 單元素結構陣列建立

%方法1：（分別列出欄位資訊，元素名與欄位資訊用圓點（。）分隔）

student。xingming=‘zhangsan’； %student是結構陣列名，後跟欄位名，等號右側為欄位值

student。xuehao=‘00001’；

student。chengji=［1 2 3；4 5 6］

%方法2：（struct函式建立，分別列出每條欄位資訊，最後賦值給變數名）

stu=struct（‘xingming’，‘zhangsan’，‘xuehao’，‘00001’，‘chengji’，［1 2 3；4 5 6］）

%單元素結構陣列的操作

isstruct（stu） %判斷結構陣列

stu。chengji %欄位索引

stu。chengji（1：3）%2級索引，與元胞陣列類似

%% 多元素結構陣列

%方法1：（在前面基礎上新增）

student（2）。xingming=‘lisi’；

student（2）。xuehao=‘00002’；

student（2）。chengji=［7 8 9；1 2 3］

%方法2：

stu（2）=struct（‘xingming’，‘zhangsan’，‘xuehao’，‘00001’，‘chengji’，［1 2 3；4 5 6］）

%多元素結構陣列操作

student。chengji %若不指定哪個元素，則顯示所有該欄位名的值

student（2）。chengji %指定第2個元素，顯示該元素的該欄位值

% student。chengji（1：3） %2個及以上元素的結構陣列不能直接使用二級索引，因未指定元素，無法確定索引的結果

student（2）。chengji（1：3）

%預分配記憶體

st（100，100）=struct（‘a’，［］） %邊界思想，設定結構陣列的邊界元素為欄位名為‘a’且欄位值為［］的結構陣列，其他元素值預設填充為空［］

st。a %索引st的欄位‘a’，返回100個空矩陣

1。37 結構陣列的處理

1。結構陣列的連線、巢狀、引用變數值和訪問欄位值

2。說明

結構陣列必須具有相同的欄位名才能連線，元素數目可以不同

為某元素新增欄位，其他所有元素也具有了該欄位，預設值為［］

3。例項演示

%1_37

%freexyn

%建立3個結構陣列student/stu/st

student。xingming=‘zhangsan’；

student。xuehao=‘00001’；

student。chengji=［1 2 3；4 5 6］；

stu=struct（‘xingming’，‘zhangsan’，‘xuehao’，‘00001’，‘chengji’，［1 2 3；4 5 6］）；

student（2）。xingming=‘lisi’；

student（2）。xuehao=‘00002’；

student（2）。chengji=［7 8 9；1 2 3］

stu（2）=struct（‘xingming’，‘zhangsan’，‘xuehao’，‘00001’，‘chengji’，［1 2 3；4 5 6］）

st（100，100）=struct（‘a’，［］）

%% 結構陣列的連線

［student，stu］ %同為1*2結構陣列，並且欄位名相同，結果為1*4結構陣列

% ［student，st］ %維度不同且欄位名不同，報錯

%% 巢狀

student（1）。stu=stu %巢狀，理解：建立欄位名stu，並把原結構陣列stu作為欄位值賦值給該欄位名。給結構陣列student的第1個元素student（1）新增stu欄位，其他所有元素（如student（2））也會具有該欄位

student（1）。stu %索引，檢視第1個元素的stu欄位名裡的欄位值（欄位內容），結果為原stu陣列

student（2）。stu %索引，結果是空矩陣，因為未指定該欄位的值

%多級索引開啟內部巢狀的欄位值（理解：結構陣列的索引，用圓點運算子（。）層層開啟欄位值，訪問所需內容）

student（1）。stu（1） % student第一個元素的stu欄位的第一個元素的值

student（1）。stu（1）。chengji %進一步獲取該元素的chengji欄位的值

student（1）。stu（1）。chengji（1：3） %進一步獲取成績值的第1-3元素

%% 預留欄位（新增新欄位）

yuliuziduan=‘nianling’ %透過預留變數名的形式，給元素新增欄位，欄位名的賦值需字元型。

stu（1）。（yuliuziduan）=‘nan’ %給包含多個元素的結構陣列透過小括號+預留變數名的方式新增欄位時，要指定具體元素，等號右側賦欄位值

%用途：當後面需要修改欄位名時，不需再每處修改，而只修改預留變數所賦的值即可，樹狀圖思想，預留變數作為中間值

stu（1）。（yuliuziduan） %小括號引用該預留變數代表的欄位名，並索引該欄位名的欄位值，即nan

%% 獲取結構陣列欄位值

student。chengji %索引student所有元素的chengji欄位的值

v=student。chengji %當只有一個輸出引數v時，只返回第1個值

［v1，v2］=student。chengji %若返回所有欄位值，則指定相同個數的輸出引數

v=［student（1）。chengji，student（2）。chengji］ %將多欄位值儲存在同一矩陣中，則先將欄位值提取再矩陣連線。要求欄位值資料型別相同，橫縱連線符合矩陣連線的維度要求

1。38 表

1。表型別資料的建立、索引和自身屬性的用法

3*3 table陣列

2。認識函式

建立table

判斷istable

屬性。Properties

3。概念

表（table）具有容器特性的資料型別，可以方便的儲存混合型別的資料，可以使用數字或命名索引訪問資料以及元資料（例如變數名稱，行名稱，描述和變數單位等）

4。說明

表由行和列組成

通常，表的列代表不同的變數，行代表不同的變數值

不同變數須具有相同數量的變數值，即行數須相同，否則不完整

表的索引方法有兩種，下標索引和欄位索引

5。例項演示

%1_38

%作者：freexyn

%% 表格建立

xingming={‘zhangsan’；‘lisi’；‘wangwu’} %用元胞陣列的形式，建立表的每一列

xuehao={‘1001’；‘1002’；‘1003’}

chengji=［89 95；90 87；88 84］

t=table（xingming，xuehao，chengji） %表格的建立：table函式+小括號輸入變數

istable（t） %判斷

%% 表格索引

t（1：2，2：end） %下標索引：1-2行，2-最後一列

t。xingming %欄位索引：索引該欄位（列名稱）所指向的整列資料

t。chengji（2，1） %組合索引：成績欄位裡第2行第1列

t。age=［20；19；21］ %使用欄位索引為表格新增變數（欄位）名稱，並賦值。預設新增至最後一列

size（t） %表格維度

%% 表格屬性的應用

t。Properties %。表格的屬性資料，是結構陣列

t。Properties。VariableNames %二級索引獲取屬性裡的變數名稱

t。Properties。RowNames={‘1’，‘2’，‘3’} %給行名稱賦值。注：賦值應與屬性值數值型別相同（屬性是元胞陣列，則賦值也以元胞陣列形式）

%用途：賦予行名稱後，可以作為索引使用

t（‘1’，‘xuehao’） %索引1行xuehao列的資料，形式類似於下標索引，下標即矩陣下標ij，而該索引以行與列的名稱索引。

t（1，2） %下標索引，1行2列

t（{‘1’，‘2’}，{‘xingming’，‘age’}）

1。39 表的資料處理

1。表的編輯（排序查詢提取刪除）、計算、與結構陣列轉換

2。認識函式

統計summary

與結構陣列轉換table2struct、struct2table

與元胞陣列轉換table2cell、cell2table

3。例項演示

%1_39

xingming={‘zhangsan’；‘lisi’；‘wangwu’}；

xuehao={‘1001’；‘1002’；‘1003’}；

chengji=［89 95；90 87；88 84］；

t=table（xingming，xuehao，chengji）

%% 表格的統計

summary（t） %無法統計字元型元胞陣列，可以對chengji雙精度型進行統計處理（按列統計）

mean（t。chengji） %欄位索引再mean函式（預設維度按列即欄位名求均值）

mean（t。chengji，2） %2表示第2維度即按行求均值

t。pingjunzhi=mean（t。chengji，2） %使用欄位索引並賦值

%% 表的排序、查詢

sortrows（t，‘xingming’） %按行排序，表格t按欄位‘xingming’按字母升序

t（：，［1 2 4 3］） %用索引排序：任意行，列將3和4列互換

% t。pingjunzhi=［］ %刪除，用欄位索引賦空值刪除該列

tf=t。pingjunzhi>90 %查詢平均值大於90的學生資訊，返回邏輯值；

t（tf，：） %使用tf作為邏輯索引，索引表格中符合條件的學生的資訊

%% 資料轉換

t

s=table2struct（t） %表格轉換為結構陣列後，每一行都變為1個元素，因此是3行1列的結構陣列

s（1） %檢視第1個元素的值

struct2table（s） %反向轉換

c=table2cell（t） %表格轉換為元胞陣列後，變數名稱消失，變數值轉換為元胞陣列，其中多列的雙精度值會自動拆分為多個單列表示

cell2table（c） %反向轉換

1。40 表的讀入寫出

1。表與外部檔案的讀入和寫出

2。認識函式

讀入readtable

寫出writetable

3。例項演示

%1_40

xingming={’zhangsan‘；’lisi‘；’wangwu‘}；

xuehao={’1001‘；’1002‘；’1003‘}；

chengji=［89 95；90 87；88 84］；

t=table（xingming，xuehao，chengji）

writetable（t，’student。txt‘） %寫出資料到txt檔案

stu=readtable（’student。txt‘） %從txt檔案讀入資料

stu。chengji=［stu。chengji_1，stu。chengji_2］ %上面寫出再讀入後，多列資料自動拆分，把拆分後的資料恢復成原先資料

stu。chengji_1=［］

stu。chengji_2=［］

writetable（t，’student。xls‘） %寫出資料到Excel檔案

stu=readtable（’student。xls‘） %從Excel檔案讀入資料

1。41 日期時間型

1。 日期時間型的概念及其簡單應用

2。認識函式

日期時間datetime

持續時間duration

3。概念

日期時間型（Dates and Time）資料具有靈活的顯示格式和高達毫微秒的精度，並且可以處理時區、夏令時和平閏年等特殊因素

日期時間型資料有以下三種表示方式

Datetime型，表示日期時間點，是儲存日期和時間資料的主要方法，它支援算術運算，排序，比較，繪圖和格式化顯示

Duration型，表示日期時間的持續長度

CalendarDuration型（略）

4。例項演示

%1_41

%freexyn

datetime（2018，8，8） %建立日期時間型，輸入引數為：年、月、日

t=datetime（2018，8，8，12，0，0） %輸入引數為：年、月、日、時、分、秒

d=duration（3，2，0） %建立持續時間型，時長3小時2分0秒

years（1）

days（1）

hours（1）

%% 運算

t2=t+d %時間點和持續時間的運算結果仍為時間點

t3=t-d

t-days（4）

hours（1）+minutes（30）

t2>t %時間點的比較，時間越晚，則越大

t3>t

hours（1）>minutes（30） %持續時間的比較，時間越長，則越大

%% 顯示格式

t %時間點的顯示格式設定

datetime（t，’Format‘，’y-MM-dd‘） %時間點顯示格式，使用format屬性設定

datetime（t，’Format‘，’y-MM-dd HH：mm：ss eeee‘） %y M d H m s e分別代表年、月、日、時、分、秒、星期

d %持續時間顯示格式設定

duration（d，’Format‘，’m‘） %m表示分鐘，另外，h表示小時、s表示秒

%% 補充

［y m d］=ymd（t） %函式ymd獲取時間點t中的年月日資訊賦值給相應變數，另外，時分秒hms同理

dateshift（t，’start‘，’day‘，0：2） %時間推移方法獲取時間序列，start表示返回一天的起點即0點，0：2推移2天

char（t） %日期時間型轉換為字元型，轉換後可用字元型規則處理資料

NaT %datetime型的資料，表示非時間，即缺失值。

1。42 缺失資料的處理

1。各型別缺失資料的建立、判斷、替換、移位和處理方法

2。認識函式

替換standardizeMissing

替換為fillmissing

位置’MissingPlacement‘

忽略’omitnan‘

移除rmmissing

3。例項演示

%1_42

%% 各類資料缺失值的建立

a=［nan 1 2 3］ %數值型缺失值

s=［string（missing） “a” “b”］ %字串型缺失值

t=［NaT datetime（2018，8，8）］ %時間型缺失值

%missing函式可建立不同數值型別的缺失值

aa=［missing 1 2 3］

ss=［missing “a” “b”］

tt=［missing datetime（2018，8，8）］

isnan（a） %判斷數值型

ismissing（a） %判斷缺失值

ismissing（s）

ismissing（t）

%% 缺失值的替換

standardizeMissing（a，［2 missing］） %變數中引數替換為缺失值

standardizeMissing（s，［“b” missing］）

standardizeMissing（t，［datetime（2018，8，8） missing］）

fillmissing（a，’constant‘，0） %變數中缺失值替換成引數，’constant‘和0表示把缺失值替換為常數0

fillmissing（s，’constant‘，“fill”）

fillmissing（t，’constant‘，datetime（2019，9，9））

%% 缺失值的移位（排序）

sort（a，’MissingPlacement‘，’last‘） %把變數a中的缺失值移位到最後

%% 缺失值的運算

max（a） %忽略nan求最大值

sin（a） %nan的sin值就是nan

sum（a） %求和返回nan值

sum（a，’omitnan‘） %忽略nan

sum（rmmissing（a）） %移除a中的缺失值

1。43 型別識別

1。判斷資料的型別和類別

例如數值型（整數、浮點數、實數、無窮數、有限數、nan等）、字元（串）型、結構陣列、元胞陣列、表、函式控制代碼等

2。認識函式

變數資訊whos

型別class

無窮大isinf

非值isnan

數值型isnumeric

實數isreal

有限值isfinite

綜合判斷isa

字元向量元胞陣列iscellstr

3。簡單總結資料型別

Matlab的基本型別（16個）

4。例項演示

%1_43

%freexyn

x=1

whos x

class（x）

isnan（x）

isnan（nan）

isinf（x）

isinf（1e309）

isnumeric（x）

isnumeric（’a‘）

isreal（x）

isreal（1+2i）

isfinite（x）

isfinite（1e309）

isa（x，’numeric‘） %判斷數值型

isa（x，’integer‘） %判斷整數

isa（int16（1），’integer‘） %判斷int16（1）是否為整數

isa（x，’int8‘） %判斷x是否為8位整型

isa（int8（1），’int8‘）

isa（x，’float‘） %判斷浮點型

isa（x，’double‘） %判斷雙精度浮點型

isa（x，’single‘） %判斷單精度浮點型

isa（x，’logical‘） %判斷邏輯型

isa（true，’logical‘）

isa（x，’char‘） %判斷字元型

isa（’a‘，’char‘）

isa（x，’string‘） %判斷字串型

isa（’a‘，’string‘）

isa（“b”，’string‘）

isa（x，’struct‘） %判斷結構陣列

isa（x，’table‘） %判斷表陣列

isa（x，’cell‘） %判斷元胞陣列

isa（x，’function_handle‘） %判斷函式控制代碼

isa（x，’datetime‘） %判斷日期時間型

isdatetime（x）

iscellstr（{’11‘}） %判斷元胞陣列是否由字元構成（是）

iscellstr（{11}） %同上（不是，是雙精度數值）

（第四章下結束，後接第五章）