关于MATLAB读取txt文件的方法[通俗易懂]

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关于MATLAB读取txt文件的方法

一、如何读取一个文档下，多个txt文件？
一般读取的文件，命名都具有一定的规律，除去相同部分，剩下的变化按照时间、序号、某一特定的标志符等进行排列。
下面我们举个例子来操作。

假如文件夹里存在以下文件：
cs20170701
cs20170702
cs20170703
cs20170704
…
cs20170731

标签：cs代表产品类型，数字代表年月日。总共31个文件
意义：整个生产部门在2017年7月份的生产记录表
分析内容：首先我们观察所有的文件，它们具有相同部分:产品类型和年月，变化的部分只有日子数，那么，我们就可以使用一个循环来读取所有的txt文件，且保存得有规律。
参考函数：loadtextread num2str
解决方案：

data=cell(1,31);%创建一个储存空间
for num=1:9
        if num<10
                data{ 
   num}=textread(['cs2017070' num2str(num) '.txt']);%将每日的数据分别存在一个cell空间内
        else
                data{ 
   num}=textread(['cs201707' num2str(num) '.txt']);
        end
end

二、一个txt文件里全是数字数据的读取？

例如sq.txt文件内容为：
1 20.1 574 21
2 7541 12 24
3 45 21 45
4 32 12 54.2.
5 35.1 45.0 45.0

标签：数字1为编号，数字2、3、4，分别为长、宽、高
分析内容：这是最典型的纯数字文件，我们仅需读取数字就行了。
参考函数：load

解决方案：

load sq.txt

三、在问题二的基础上存在第一行数据为中文？

例如sq2.txt文件内容为：
编号长宽高
1 20.1 574 21
2 7541 12 24
3 45 21 45
4 32 12 54.2
5 35.1 45.0 45.0

标签：同问题2
分析内容:这里的文件内容，存在了一行中文汉字，load函数将不再适用，这里我们需要分为两个部分处理:1、中文处理；2、数字处理。
参考函数：textread importdata

解决方案：
%方案一

data=textread('sq2.txt','%s');%读取文件
data=str2num(char(data(5:end)));%删除中文，并将cell转换成数字
data=reshape(data,4,length(data)/4)';%重新按照格式排列

%方案二

data=importdata('sq2.txt');%读取的文字存在struct内，data为数字，textdata为中文
data=data.data;%提取struct中的data

四、读取中文与数字混合文件?

一般此种文件格式为: 中文1：xxx, 中文2：xxx, 中文3：xxx,

例如sq3.txt文件内容为：
编号:1 长:20.1 宽:574 高:21
编号:2 长:7541 宽:12 高:24
编号:3 长:45 宽:、21 高:45
编号:4 长:32 宽:12 高:54.2
编号:5 长:35.1 宽:45.0 高:45.0

标签：
分析内容:这种固定的汉字和变化的数字，以形成汉字和数字混合出现，已经不能简单应用MATLAB自带函数处理，需要根据实际情况进行更加精准的处理。这里使用文件系统函数（fopen等函数）读取文件(与C语言读取文本相同),这方面的文件或经验，百度搜索有一大堆，我只分享一下它的最关键部分。
关键函数:
fopen 打开文件，返回地址，因为我们只是读取文件，所以用r权限
fscanf 以某种方式读取文件，具体内容具体分析
fscanf(FID,FORMAT,SIZEA) 其中：FID为文件地址(为fopen的返回值)，FORMAT为读取txt文件的格式，SIZEA为读取的函数，如：[1 inf] 读取从第一行到最后一行
fclose 关闭文件
注意：这里的三个函数缺一不可(养成良好习惯，打开的文件要关闭)

解决方案：

fid=fopen('sq3.txt','r');%只读
data=fscanf(fid,'编号:%d 长:%f 宽:%f 高:%f\n',[1 inf]);%按照读取文件的标准格式来写
fclose(fid);%关闭
data=reshape(data,4,length(data)/4)';%重新按照格式排列

五、文件内容存在缺损(1)
在某些产品检测时，得到的数据可能存在缺损值，即某个标签下的值不存在。

例如sq4.txt文件内容为：
123.1,754,124,12,57
13,754.5,124,12,57.7
23,754,124.2,12,
12,754,12,57.8
13,754,12.4,12,57
12.5,754,124,12,57.6

标签：每行总共5个数字，分别代表5个属性，分别用逗号隔开。但是因为某些原因，存在缺损值，缺损值也是有逗号隔开了的。第三行缺第5个值，第四行缺第3个值
分析内容：这种缺损值，只是简单的数字值缺损，结构简单,缺损值少。
关键函数：importdata

解决方案：

data=importdata('sq4.txt');%缺损的值将用NaN补全

六、文件内容存在缺损(2)

较之问题五，问题六的数据成分更加复杂。

例如sq4.txt文件内容为：
10:21:54,123.1,754,124,57,10/24,a
10:21:56,13,754.5,124,12,57.7,21/54,b
10:21:58,23,754,124.2,12,20/64,
10:21:59,12,754,12,57.8,21/24,a
10:22:01,13,754,12.4,12,57,
10:22:02,12.5,754,124,12,57.6,22/54,b

标签：总共存在8个属性，分别逗号隔开,属性1为时间例如：10:21:54 10点21分54秒
分析内容：这是一组成分复杂且带有缺损值的文件，每组数据具有一定规律但又存在差异，这种情况也是MATLAB自带函数所不能轻易解决的，且若使用文件系统函数，也将变得非常繁琐，这里将使用另一种方式：正则表达式。百度’正则表达式’,其它地方也有很多的学习资料，但是大多数地方都存在一个特点：讲解得很全面。伴随之存在着缺点：内容繁多而且复杂，且我们没必要了解这么多。这里我就针对读取txt文件，只介绍我们需要的关键东西。
关键函数：regexp
x=regexp(str1,str2); 其中str1表示原字符串，str2表示分割标志符，x表示匹配到的位置

解决方案：
我们先分析一组数据
10:21:54,123.1,754,124,57,10/24,a
数据格式：数据1,数据2,数据3,数据4,数据5,数据6,数据7,数据8
分析得知每个数据以逗号隔开，数据内容不限也可能为空，我们就可以以逗号为分割符将数据拆分开，如果相邻逗号位置相减为1，则该数据为空。

clear;
clc;
data1=textread('cs20170704.txt','%s');%读取出所有的内容
num=8;%总共8个数据
data=cell(length(data1),num);%创建最后的存储空间
str=',';%分割标志符
for n=1:length(data1)
    addr=regexp(data1(n),str);%找到所有逗号位置
    addr=cell2mat(addr);%regexp返回值为cell类型，此变为mat
    data{ 
   n,1}=data1{ 
   n}(1:addr(1)-1);%数据1 时间不存在缺损，单独提出来
    for m=2:num-1%数据2-7
        if addr(m)-addr(m-1)==1%相邻逗号相减为1
            data{ 
   n,m}=NaN;%空
        else
            data{ 
   n,m}=data1{ 
   n}(addr(m-1)+1:addr(m)-1);%数据非空 （前面逗号-1）到（后面逗号+1）
        end
    end
    if addr(7)==length(data1{ 
   n})%数据8 最后一个数据单独提出来
        data{ 
   n,8}=NaN;%空
    else
        data{ 
   n,8}=data1{ 
   n}(addr(7)+1:end);%数据非空
    end
end
data