使用MATLAB分析处理csv数据_matlab处理csv数据

MATLAB加载csv文件的4种方法

1 使用csvread函数

csvread()函数有三种使用方法：

 M = csvread('filename')
 M = csvread('filename', row, col)
 M = csvread('filename', row, col, range)
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第一种方法中，直接输入文件名，将数据读到矩阵M中。这里要求csv文件中只能包含数字。

第二种方法中，除了文件名，还指定了开始读取位置的行号（row）和列号（col）。
**这里，行号、列号以0开始计数。**也就是说，row=0, col=0表示从文件中第一个数开始读。

第三种方法中，range限定了读取的范围。range = [R1 C1 R2 C2]，这里（R1，C1）是读取区域的左上角，（R2，C2）是读取区域的右下角。在使用这种方法时，要求row, col等于range中的前两项。

注意：csv文件中的空项，读到矩阵中时，会初始化为0.

2 使用importdata函数

importdata('myfile.cvs')
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前提条件是，都是数据格式

3 使用load函数

B = load('data.csv')
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前提条件是，都是数据格式

4 直接拖到Matlab的工作区

如果文件中全部都是数据的话，可以直接将数据拖动到Matlab的工作区内。

在保证所有数据都被选中的情况下，在工具栏的“导入的数据”中选择要导入数据的类型，如果全部为数据，则可以导出为列矢量或者数值矩阵。

参考：MATLAB读取cvs文件的几种方法

用MATLAB对csv数据进行滤波插值制表

1 MATLAB加载csv文件，合并数据

由于csv文件中含有字符串信息，所以采取第一种方法，注意，第一个元素的位置是（0,0）！在MATLAB中输入：

AutoPilotMat = csvread('auto_pilot_enabled__info.csv',1,0);
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得到csv中的数据矩阵

依次读取所有数据，并整合到一个矩阵中

AutoPilotMat = csvread('auto_pilot_enabled__info.csv',1,0);
FollowExpectMat = csvread('follow_expect_value_data.csv',1,0);
FollowRealMat = csvread('follow_real_value_data.csv',1,0);
FollowMatRaw = [AutoPilotMat(:,:),FollowExpectMat(:,<
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