我有10个Excel文件,每个文件有50张,每张都有不同的名称.我想将所有工作表的名称加载到MATLAB中,将它们放入单元格字符串中.'xlsread'命令可以执行此操作吗?或者还有其他方法吗?
谢谢!
我对 NumPy 数组和向量的概念感到困惑,假设我们有一个如下所示的一维数组。从“形状”的方法中,我可以看到尺寸。(10,)表示 1 维有 10 个元素。
a = np.arange(10)
print(a)
a.shape
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
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现在我知道了一种名为 的方法np.newaxis,用于将数组转换为行向量。所以我想知道在 NumPy 中我们是否假设行或列向量始终具有二维?(我认为在线性代数中,向量可以存在于任何维度,或者当我们提到“维度”时,NumPy 和线性代数在概念上存在差异?)。由于矢量是通过调用添加 1 维来转换的np.newaxis。
print(a[np.newaxis:])
print(a[np.newaxis,:].shape)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(1, 10)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我在这里遇到了一个问题,我有一个像下面这样的单元格.两个向量,每行有一个数字或首字母缩略词
' 33572' ' AGCHIN'
' 46058' ' ABCHIN'
' Commercial Bank' ' 48188'
' 45913' ' NINGBO'
' Commercial Bank' ' 46701'
' Commercial Bank' ' 30118'
' Commercial Bank' ' 33076'
' Commercial Bank' ' 46799'
' 40749' ' BITICLTD'
' 40440' ' PARICHIN'
' Commercial Bank' ' 18925'
' 16911' ' CHANGSHA'
' 40220' ' CHENGDU'
' 32748' ' CHISO'
' Commercial Bank' ' 32378'
' 48206' ' CCBIAS'
' Non-banking Credit Institution' ' 23729'
' Specialised …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我最近无法关闭我的MATLAB.我输入exit,但是有一条错误消息:
使用feof时出错无效的文件标识符.使用fopen生成有效的文件标识符.
在preserve_history(第12行)中出现错误,而〜feof(fid)
完成错误(第3行)preserve_history;
谁能告诉我我的MATLAB有什么问题?谢谢!
我有一个公司名称的数据集如下,我想提取第一个单词(有时是第二个单词),我怎么能在Matlab中做到这一点.我想这个想法可能会告诉Matlab在遇到第一个空格之前提取任何非空格字母,对吧?但是我怎么能意识到这个想法呢?谢谢!
OLYMPUS CORPORATION
QUALCOMM INCORPORATED
CISCO TECHNOLOGY, INC.
SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD
INTERDIGITAL TECHNOLOGY CORPORATION
SUN MICROSYSTEMS, INC.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我想从Excel中将一行标题导入matlab,然后将每个标题放入MATLAB中的变量名称中.就像下图所示,我将所有变量导入矩阵'X',然后我想逐个导入标题以重命名所有列.有没有办法做到这一点?

谁能告诉如何解释这种寻址方式:a[2::2, ::2]?我不知道如何使用这种索引。
a = np.random.random((6,6))
print(a)
[[0.17948771 0.61436323 0.48768101 0.20540278 0.15331527 0.17766787]
[0.40028608 0.63915391 0.92719741 0.56604286 0.92959065 0.92707981]
[0.27554561 0.09253335 0.73841082 0.00840638 0.33683454 0.89065058]
[0.25030938 0.37093169 0.70789081 0.95205777 0.60483874 0.81425781]
[0.14250593 0.56916738 0.45440191 0.21140548 0.72945015 0.59313599]
[0.68116512 0.45349473 0.23057609 0.36349226 0.622701 0.07951557]]
a[2::2, ::2]
array([[0.27554561, 0.73841082, 0.33683454],
[0.14250593, 0.45440191, 0.72945015]])
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