错误使用 readmatrix 工作表名称 'Sheet1' 不存在或不受支持。要检查工作表是否受支持,请通过其工作表索引来指定工作表

时间: 2025-08-08 21:08:49 浏览: 2
<think>我们正在解决一个具体问题:使用MATLAB的readmatrix函数时出现“工作表名称Sheet1不存在”的错误。用户希望知道如何通过工作表索引来指定工作表以避免这个错误。 根据引用[1]: > 工作表索引是Excel文件中的一个重要概念,它用于指定需要读取的工作表。在MATLAB中,工作表索引通常以数字或字符串的形式出现,数字表示工作表的顺序位置(第一个工作表为1,第二个为2,依此类推),而字符串则直接指定工作表的名称。 因此,我们可以通过两种方式指定工作表:使用工作表名称(字符串)或使用工作表索引(数字)。当使用名称时,如果名称不存在(例如,工作表名称不是"Sheet1"),就会报错。为了避免这个错误,我们可以使用工作表的索引(数字)来指定。 引用[2]中给出了使用工作表名称的示例: ```matlab M = readmatrix('airlinesmall_subset.xlsx','Sheet','2007','Range','A2:E11') ``` 这里,'Sheet'参数后面跟的是字符串'2007',即工作表的名称。 如果我们想使用索引,可以将'Sheet'参数的值设置为数字。例如,要读取第一个工作表,我们可以这样写: ```matlab M = readmatrix('airlinesmall_subset.xlsx','Sheet',1); ``` 同样,引用[3]中虽然没有直接使用readmatrix,但使用了writematrix,其参数用法类似。在writematrix中,我们也可以使用索引或名称。 因此,解决用户问题的方法就是:将原来使用工作表名称(如'Sheet1')的地方,改为使用该工作表的索引(数字)。例如,如果'Sheet1'是第一个工作表,则使用1。 具体步骤: 1. 确定目标工作表在Excel文件中的位置(第几个工作表)。 2. 在readmatrix函数中,使用'Sheet'参数并传入工作表的索引(数字)而不是名称。 示例代码: ```matlab % 假设我们要读取Excel文件中第一个工作表的数据 data = readmatrix('yourfile.xlsx', 'Sheet', 1); % 如果第二个工作表 % data = readmatrix('yourfile.xlsx', 'Sheet', 2); ``` 这样,即使工作表的名称不是"Sheet1"(例如,用户可能重命名了工作表),只要我们知道它在第几个位置,就可以正确读取。 注意:如果工作表名称中包含空格或特殊字符,使用名称可能容易出错,而使用索引则更可靠。但是,如果工作表的顺序可能改变,则使用名称更合适。因此,在稳定的环境中,如果工作表顺序固定,使用索引是安全的。 另外,引用[1]还提到: > 正确使用工作表索引可以帮助我们更精确地读取特定的工作表数据,尤其是在处理包含多个工作表的Excel文件时。 因此,在编程时,如果明确知道工作表的位置,使用索引可以避免名称变化带来的错误。 如果用户不确定工作表的位置,可以使用MATLAB命令`sheetnames`来获取Excel文件中所有工作表的名称列表,然后根据名称确定索引。例如: ```matlab sheets = sheetnames('yourfile.xlsx'); % 假设我们要找名为'Data'的工作表 index = find(strcmp(sheets, 'Data')); if ~isempty(index) data = readmatrix('yourfile.xlsx', 'Sheet', index(1)); else error('Worksheet not found.'); end ``` 但是,用户的问题直接要求通过工作表索引指定,所以我们主要推荐使用数字索引。 总结:将readmatrix中的'Sheet'参数值由字符串改为该工作表的数字索引即可避免因名称不存在而导致的错误。</think>### MATLAB readmatrix 错误:工作表名称不存在 - 工作表索引解决方案 #### 问题分析 当使用 MATLAB 的 `readmatrix` 函数时,出现 **"工作表名称 Sheet1 不存在"** 错误,通常是因为: 1. Excel 文件中不存在名为 "Sheet1" 的工作表 2. 工作表名称大小写不匹配(MATLAB 严格区分大小写) 3. 工作表名称包含特殊字符或空格 4. 工作表已被重命名或删除 #### 解决方案:通过工作表索引指定 根据引用[1]所述,**工作表索引**是更可靠的指定方式: > "工作表索引通常以数字或字符串的形式出现,数字表示工作表的顺序位置(第一个工作表为1,第二个为2,依此类推)" [^1] **操作步骤**: 1. **确定工作表索引位置** ```matlab % 获取所有工作表名称 sheets = sheetnames('yourfile.xlsx'); % 显示工作表索引和名称 disp('可用工作表:'); for i = 1:numel(sheets) fprintf('[%d] %s\n', i, sheets{i}); end ``` 2. **使用数字索引读取** ```matlab % 读取第一个工作表 (索引=1) data = readmatrix('yourfile.xlsx', 'Sheet', 1); % 读取第三个工作表 (索引=3) data = readmatrix('yourfile.xlsx', 'Sheet', 3); ``` 3. **带范围读取的完整示例** ```matlab % 读取第二个工作表的 A1:C10 区域 data = readmatrix('data.xlsx', ... 'Sheet', 2, ... 'Range', 'A1:C10'); ``` #### 关键区别说明 | 指定方式 | 示例代码 | 适用场景 | |----------------|-----------------------------------|------------------------------| | **工作表索引** | `'Sheet', 2` | 工作表顺序固定时(推荐方法) | | 工作表名称 | `'Sheet', 'DataSheet'` | 名称已知且不变时 | | 默认行为 | 不指定(自动选第一个工作表) | 仅需读取第一个工作表时 | #### 注意事项 1. 索引从 **1** 开始(第一个工作表=1) 2. 索引不受工作表重命名影响 3. 当工作表被移动时,索引会相应变化 4. 使用索引比名称更高效(无需字符串匹配) #### 替代方案:工作表名称处理 若必须使用名称,需确保完全匹配: ```matlab % 精确匹配名称(区分大小写) data = readmatrix('file.xlsx', 'Sheet', 'Quarterly_Data'); ```
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% 文件名和工作表设置 filename = '附件2.xlsx'; sheet = 1; % 读取波数点(C1:EBR1) waveNumberData = readmatrix(filename, 'Sheet', sheet, 'Range', 'C1:EBR1'); waveNumber = waveNumberData(:); % 转换为列向量 % 读取光谱数据 C2:EBR674 spectralData = readmatrix(filename, 'Sheet', sheet, 'Range', 'C2:EBR674'); % 读取产地标签 B2:B674 labelsCell = readcell(filename, 'Sheet', sheet, 'Range', 'B2:B674'); % === 关键修复:统一数据类型 === % 将混合类型元胞数组转换为字符串数组 labelsStr = string(labelsCell); % 自动转换数值为字符串[^2] % 转换为分类变量 labels = categorical(labelsStr); % 定义未知产地标识符 unknownLabel = 'Unknown'; % 筛选已知和未知产地的索引 knownIdx = labels ~= unknownLabel; unknownIdx = labels == unknownLabel; % 提取用于训练的数据 knownSpectralData = spectralData(knownIdx, :); knownLabels = labels(knownIdx); % 提取需要预测的数据 unknownSpectralData = spectralData(unknownIdx, :); % 数据预处理 % 标准化光谱数据 knownSpectralData = zscore(knownSpectralData); unknownSpectralData = zscore(unknownSpectralData); % 特征选择 % 使用主成分分析(PCA)降维 [coeff, score, ~, ~, explained] = pca(knownSpectralData); % 保留10个主成分 numComponents = 10; knownSpectralDataPCA = score(:, 1:numComponents); % 对未知数据应用相同的PCA变换 unknownSpectralDataPCA = (unknownSpectralData - repmat(mean(knownSpectralData), size(unknownSpectralData, 1), 1)) * coeff(:, 1:numComponents); % 使用交叉验证评估模型性能 cv = cvpartition(knownLabels, 'KFold', 5); % 5折交叉验证 template = templateSVM('KernelFunction', 'gaussian', 'KernelScale', 'auto'); classifier = fitcecoc(knownSpectralDataPCA, knownLabels, 'Learners', template, 'Prior', 'uniform', 'OptimizeHyperparameters', 'auto', 'HyperparameterOptimizationOptions', struct('AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-plus')); % 交叉验证 cvModel = crossval(classifier, 'CVPartition', cv); % 计算交叉验证的精确度、召回率和F1分数 cvLabels = cvModel.KfoldPredictions; cvLabels = cvLabels(:); trueLabels = knownLabels(cv.testIdx); confMat = confusionmat(trueLabels, cvLabels); accuracy = sum(diag(confMat)) / sum(confMat(:)); precision = sum(diag(confMat) ./ sum(confMat, 2)) / size(confMat, 1); recall = sum(diag(confMat) ./ sum(confMat, 1)) / size(confMat, 1); f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall); % 显示性能指标 fprintf('精确度(Accuracy): %.4f\n', accuracy); fprintf('精确率(Precision): %.4f\n', precision); fprintf('召回率(Recall): %.4f\n', recall); fprintf('F1分数: %.4f\n', f1); % 使用SVM训练分类器(多类支持向量机) classifier = fitcecoc(knownSpectralDataPCA, knownLabels, ... 'Learners', templateSVM('KernelFunction', 'gaussian', 'KernelScale', 'auto'), ... 'Prior', 'uniform', 'OptimizeHyperparameters', 'auto', ... 'HyperparameterOptimizationOptions', struct('AcquisitionFunctionName', 'expected-improvement-plus')); % 对未知样本进行预测 predictedLabels = predict(classifier, unknownSpectralDataPCA); % 将预测结果写回原表格中的对应位置 labels(unknownIdx) = predictedLabels; % 创建结果表格 resultTable = table(labels, 'VariableNames', {'产地标签'}); % 确保输出目录存在 outputDir = fileparts('spectraldatapredicted.xlsx'); if ~isfolder(outputDir) && ~isempty(outputDir) mkdir(outputDir); end % 检查文件是否被占用 if isfile('spectraldatapredicted.xlsx') try % 尝试删除现有文件 delete('spectraldatapredicted.xlsx'); catch error('文件被占用,请关闭Excel后再运行'); end end % 修复1:显式指定工作表名称 % 修复2:使用'UseExcel'参数兼容不同系统 writetable(resultTable, 'spectraldatapredicted.xlsx', ... 'Sheet', '预测结果', ... 'WriteVariableNames', true, ... 'UseExcel', false); % 绕过Excel COM接口[^2] % 备份保存为CSV格式(可选) writetable(resultTable, 'spectraldatapredicted.csv'); 根据以上代码的相关功能,编写符合以下要求的完整的MATLAB代码: 将文件名为“附件3“的EXCEL表格中的sheet1和sheet2中的数据按照编号相同进行整合处理,并将得到的结果按照以上的代码的处理方式进行处理

' 主调用过程 - 示例循环 (修正版) Sub MainProcessingLoop() ' 示例:假设用户输入存储在数组中 Dim prefixPairs(1 To 3) As Variant prefixPairs(1) = Array("sales_Q1_", "sales_Q2_") prefixPairs(2) = Array("income_H1_", "income_H2_") prefixPairs(3) = Array("expense_Q1_", "expense_Q2_") ' 初始化输出位置 Dim outputRow As Long: outputRow = GetLastOutputRow(ThisWorkbook.Sheets("Results")) + 2 ' 循环处理每组前缀 Dim i As Long For i = 1 To UBound(prefixPairs) ' 调用处理函数 - 直接传递数组元素 ProcessFilePairSet prefixPairs(i)(0), prefixPairs(i)(1), outputRow ' 更新输出行位置 outputRow = GetLastOutputRow(ThisWorkbook.Sheets("Results")) + 2 Next i MsgBox "所有文件处理完成!" End Sub ' 获取工作表最后输出行 (修正版) Function GetLastOutputRow(ws As Worksheet) As Long With ws GetLastOutputRow = .Cells(.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row ' 如果工作表为空,从第0行开始 If GetLastOutputRow = 1 And .Range("A1").Value = "" Then GetLastOutputRow = 0 End With End Function ' 核心处理函数 - 可被循环调用 (修正版) Sub ProcessFilePairSet(ByVal prefix1 As String, ByVal prefix2 As String, ByVal startRow As Long) Dim fso As Object Dim currentPath As String Dim filePairs As Collection Dim pair As Variant Dim ws As Worksheet ' 设置工作表和路径 Set fso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject") Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Results") currentPath = ThisWorkbook.Path & "\" ' 查找匹配的文件对 Set filePairs = FindMatchingFilePairs(fso, currentPath, prefix1, prefix2) If filePairs.Count = 0 Then ws.Cells(startRow, 1).Value = "未找到匹配文件对: " & prefix1 & " 和 " & prefix2 Exit Sub End If ' 输出标题(仅在首次调用或新工作表时) If startRow <= 1 Or ws.Range("A1").Value = "" Then SetupOutputHeaders ws startRow = 2 ' 如果添加了标题,从第2行开始 End If ' 处理每个文件对 Dim currentOutputRow As Long: currentOutputRow = startRow For Each pair In filePairs ' 读取文件数据 Dim file1Data() As Variant, file2Data() As Variant ReadFileToArray fso, pair("file1"), file1Data ReadFileToArray fso, pair("file2"), file2Data ' 执行计算 Dim calc1Result() As Variant Dim calc2Result As Double calc1Result = CalculateLineByLine(file1Data, file2Data) calc2Result = CalculateMaxSum(file1Data, file2Data) ' 输出结果 OutputResults ws, currentOutputRow, pair("suffix"), _ fso.GetFileName(pair("file1")), _ fso.GetFileName(pair("file2")), _ calc1Result, calc2Result ' 更新行位置 currentOutputRow = currentOutputRow + UBound(calc1Result, 1) + 1 Next pair ' 添加分隔线 With ws.Range("A" & currentOutputRow & ":F" & currentOutputRow) .Interior.Color = RGB(150, 150, 150) .Value = "" End With Set fso = Nothing End Sub ' 查找匹配的文件对 (修正版) Function FindMatchingFilePairs(fso As Object, ByVal path As String, _ ByVal prefix1 As String, ByVal prefix2 As String) As Collection Dim files1 As Object, files2 As Object Dim filePairs As New Collection Dim file As Object, suffix As String Set files1 = CreateObject("Scripting.Dictionary") Set files2 = CreateObject("Scripting.Dictionary") ' 确保路径以反斜杠结尾 If Right(path, 1) <> "\" Then path = path & "\" ' 检查文件夹是否存在 If Not fso.FolderExists(path) Then MsgBox "路径不存在: " & path, vbExclamation Set FindMatchingFilePairs = filePairs Exit Function End If ' 获取第一个前缀的所有匹配文件 For Each file In fso.GetFolder(path).Files If LCase(fso.GetExtensionName(file.Name)) = "txt" Then If LCase(Left(file.Name, Len(prefix1))) = LCase(prefix1) Then suffix = Mid(file.Name, Len(prefix1) + 1) suffix = Left(suffix, InStr(suffix, ".") - 1) ' 移除扩展名 files1(suffix) = file.Path End If End If Next file ' 获取第二个前缀的所有匹配文件 For Each file In fso.GetFolder(path).Files If LCase(fso.GetExtensionName(file.Name)) = "txt" Then If LCase(Left(file.Name, Len(prefix2))) = LCase(prefix2) Then suffix = Mid(file.Name, Len(prefix2) + 1) suffix = Left(suffix, InStr(suffix, ".") - 1) ' 移除扩展名 files2(suffix) = file.Path End If End If Next file ' 查找共同的后缀(文件对) Dim key As Variant For Each key In files1.Keys If files2.Exists(key) Then Dim pair As Object Set pair = CreateObject("Scripting.Dictionary") pair("suffix") = key pair("file1") = files1(key) pair("file2") = files2(key) filePairs.Add pair End If Next key Set FindMatchingFilePairs = filePairs End Function ' 读取文件到二维数组 (修正版) Sub ReadFileToArray(fso As Object, ByVal filePath As String, ByRef data() As Variant) On Error Resume Next ' 添加错误处理 Dim textStream As Object Dim lines() As String, line As String Dim cols() As String Dim i As Long, validCount As Long, rowIndex As Long ' 检查文件是否存在 If Not fso.FileExists(filePath) Then ReDim data(1 To 1, 1 To 2) data(1, 1) = "文件不存在" Exit Sub End If Set textStream = fso.OpenTextFile(filePath, 1) lines = Split(textStream.ReadAll, vbCrLf) textStream.Close ' 计算实际数据行数(跳过空行) validCount = 0 For i = 0 To UBound(lines) If Trim(lines(i)) <> "" Then validCount = validCount + 1 Next i If validCount = 0 Then ReDim data(1 To 1, 1 To 2) data(1, 1) = "无有效数据" Exit Sub End If ' 初始化二维数组 ReDim data(1 To validCount, 1 To 2) ' 处理数据行 rowIndex = 1 For i = 0 To UBound(lines) line = Trim(lines(i)) If line <> "" Then ' 分割列(支持空格、制表符、逗号分隔) cols = Split(line, vbTab) ' 先尝试制表符分隔 ' 如果分割后只有一列,尝试其他分隔符 If UBound(cols) < 1 Then cols = Split(Application.Trim(line), " ") ' 处理多个空格 End If If UBound(cols) < 1 Then cols = Split(line, ",") ' 尝试逗号分隔 End If ' 存储数据 If UBound(cols) >= 1 Then data(rowIndex, 1) = cols(0) data(rowIndex, 2) = cols(1) ElseIf UBound(cols) >= 0 Then data(rowIndex, 1) = cols(0) data(rowIndex, 2) = "" ' 第二列设为空 End If rowIndex = rowIndex + 1 End If Next i End Sub ' 计算1:两个文件第二列逐行相加 (修正版) Function CalculateLineByLine(ByRef file1Data() As Variant, ByRef file2Data() As Variant) As Variant() Dim minRows As Long, i As Long Dim result() As Variant ' 检查数组是否有效 If Not IsArrayInitialized(file1Data) Or Not IsArrayInitialized(file2Data) Then ReDim result(1 To 1, 1 To 2) result(1, 1) = "无效数据" result(1, 2) = "无效数据" CalculateLineByLine = result Exit Function End If ' 确定最小行数 minRows = Application.Min(UBound(file1Data, 1), UBound(file2Data, 1)) ' 创建结果数组(两列) ReDim result(1 To minRows, 1 To 2) ' 进行计算 For i = 1 To minRows ' 第一列(使用file1的第一列) result(i, 1) = file1Data(i, 1) ' 第二列:两个文件的第二列相加 If IsNumeric(file1Data(i, 2)) And IsNumeric(file2Data(i, 2)) Then result(i, 2) = file1Data(i, 2) + file2Data(i, 2) Else result(i, 2) = "N/A" End If Next i CalculateLineByLine = result End Function ' 辅助函数:检查数组是否初始化 Function IsArrayInitialized(arr() As Variant) As Boolean On Error Resume Next IsArrayInitialized = IsArray(arr) And Not IsError(UBound(arr, 1)) If Err.Number <> 0 Then IsArrayInitialized = False On Error GoTo 0 End Function ' 计算2:两个文件第二列的最大值相加 (修正版) Function CalculateMaxSum(ByRef file1Data() As Variant, ByRef file2Data() As Variant) As Double Dim max1 As Double, max2 As Double Dim i As Long ' 初始化最大值 max1 = -1.79769313486231E+308 ' 最小双精度值 max2 = max1 ' 检查数组是否有效 If Not IsArrayInitialized(file1Data) Or Not IsArrayInitialized(file2Data) Then CalculateMaxSum = 0 Exit Function End If ' 查找file1第二列的最大值 For i = 1 To UBound(file1Data, 1) If IsNumeric(file1Data(i, 2)) Then If file1Data(i, 2) > max1 Then max1 = file1Data(i, 2) End If Next i ' 查找file2第二列的最大值 For i = 1 To UBound(file2Data, 1) If IsNumeric(file2Data(i, 2)) Then If file2Data(i, 2) > max2 Then max2 = file2Data(i, 2) End If Next i ' 返回总和 CalculateMaxSum = max1 + max2 End Function ' 输出结果到工作表 (修正版) Sub OutputResults(ws As Worksheet, ByVal startRow As Long, ByVal suffix As String, _ ByVal file1Name As String, ByVal file2Name As String, _ ByRef calc1Result() As Variant, ByVal calc2Result As Double) On Error Resume Next ' 添加错误处理 With ws ' 输出文件信息 (仅在第一行) .Cells(startRow, 1).Value = suffix .Cells(startRow, 2).Value = file1Name .Cells(startRow, 3).Value = file2Name .Cells(startRow, 6).Value = calc2Result ' 输出计算1结果 (逐行相加) If IsArrayInitialized(calc1Result) Then .Cells(startRow, 4).Resize(UBound(calc1Result, 1), 2).Value = calc1Result Else .Cells(startRow, 4).Value = "无计算结果" End If ' 添加边框 Dim endRow As Long If IsArrayInitialized(calc1Result) Then endRow = startRow + UBound(calc1Result, 1) - 1 Else endRow = startRow End If With .Range(.Cells(startRow, 1), .Cells(endRow, 6)) .Borders.LineStyle = xlContinuous .Borders.Weight = xlThin End With ' 设置交替背景色 Dim colorIndex As Long colorIndex = (startRow \ 3) Mod 2 ' 根据行号确定颜色 If colorIndex = 0 Then .Range(.Cells(startRow, 1), .Cells(endRow, 6)).Interior.Color = RGB(240, 245, 255) Else .Range(.Cells(startRow, 1), .Cells(endRow, 6)).Interior.Color = RGB(255, 245, 240) End If End With End Sub 上面的程序中,pair变量报了byref参数不匹配应该怎么解决

function color_conversion_optimization() % 主函数入口 try % 步骤1:读取数据 rgb_data = read_rgb_data(); % 步骤2:准备优化参数 [initial_params, options] = setup_optimization(); % 步骤3:执行优化 [optimal_params, final_loss] = run_optimization(rgb_data, initial_params, options); % 步骤4:结果输出 display_results(optimal_params, final_loss); catch ME error_handler(ME); end end function data = read_rgb_data() % 数据读取函数(已包含维度处理) filename = 'B题附件:RGB数值.xlsx'; sheets = {'R_R','R_G','R_B','G_R','G_G','G_B','B_R','B_G','B_B'}; % 检查文件存在性 if ~exist(filename, 'file') error('文件%s不存在,请确认:\n1. 文件路径\n2. 文件名\n3. 文件扩展名', filename); end % 初始化数据结构 data = struct(); for i = 1:length(sheets) current_sheet = sheets{i}; try raw_data = xlsread(filename, current_sheet); % 数据标准化处理 if size(raw_data,2) > 1 data.(current_sheet) = mean(raw_data, 2)'; % 多列取平均 else data.(current_sheet) = raw_data(:)'; % 强制行向量 end catch error('读取工作表【%s】失败,请检查数据格式', current_sheet); end end % 统一数据长度 min_length = min(structfun(@length, data)); fields = fieldnames(data); for f = 1:length(fields) data.(fields{f}) = data.(fields{f})(1:min_length); end end function [init_params, opts] = setup_optimization() % 参数初始化配置 init_matrix = 0.9 * eye(3) + 0.1 * rand(3,3); % 带随机扰动的初始矩阵 init_gamma = 1.0 + 0.1 * randn(); % 初始gamma值 % 参数向量化(前9个为矩阵元素,第10为gamma) init_params = [init_matrix(:); init_gamma]; % 优化选项配置 opts = optimoptions('fminunc', ... 'Algorithm', 'quasi-newton', ... 'MaxIterations', 1000, ... 'OptimalityTolerance', 1e-6, ... 'Display', 'iter-detailed', ... 'UseParallel', true); end function [opt_params, final_loss] = run_optimization(data, init_params, options) % 嵌套函数处理数据传递 function loss = conversion_loss(params) % 参数分解 M = reshape(params(1:9), [3,3]); gamma = params(10); % 数据预处理 [input_matrix, target_matrix] = prepare_data(data); % 伽马校正 transformed = input_matrix .^ gamma; % 矩阵运算 predictions = M * transformed; % 计算MSE损失 loss = mean(sum((predictions - target_matrix).^2, 1)); end % 执行优化 [opt_params, final_loss] = fminunc(@conversion_loss, init_params, options); end function [input_mat, target_mat] = prepare_data(data) % 创建输入矩阵(3×N) red_channel = [data.R_R; data.R_G; data.R_B]; green_channel = [data.G_R; data.G_G; data.G_B]; blue_channel = [data.B_R; data.B_G; data.B_B]; % 合并所有数据 input_mat = [red_channel, green_channel, blue_channel]; % 创建目标矩阵(3×3N) target_size = size(input_mat,2)/3; target_mat = [repmat([1;0;0],1,target_size), ... repmat([0;1;0],1,target_size), ... repmat([0;0;1],1,target_size)]; end function display_results(params, loss) % 结果展示 fprintf('优化完成,最终损失值: %.4e\n', loss); fprintf('转换矩阵M:\n'); disp(reshape(params(1:9), [3,3])); fprintf('伽马值: %.4f\n', params(10)); % 可视化结果 figure; subplot(2,1,1); plot(params(1:9), '-o'); title('矩阵参数优化结果'); legend({'M11','M12','M13','M21','M22','M23','M31','M32','M33'}); ylim([0 1.5]); subplot(2,1,2); bar(params(10)); title('伽马值优化结果'); ylim([0 2.5]); end function error_handler(exception) % 错误处理 fprintf(2, '发生错误: %s\n', exception.message); fprintf('错误堆栈:\n'); for st = 1:length(exception.stack) fprintf('File: %s\nName: %s\nLine: %d\n\n',... exception.stack(st).file,... exception.stack(st).name,... exception.stack(st).line); end end 根据这个代码,给我一个颜色转换模型​图像描述​:可以绘制一个流程图,展示颜色转换的过程。​输入层:展示原始颜色向量 x(R、G、B 三个分量)。​转换层:展示 3×3 的颜色转换矩阵 M。​输出层:展示目标颜色向量 y(经过矩阵转换后的 R'、G'、B' 分量)的代码

import numpy as np import pandas as pd from math import log # ===== Excel数据导入 ===== def import_excel_data(file_path, sheet_name=0): """ 从Excel导入数据 :param file_path: Excel文件绝对路径 :param sheet_name: 工作表名称或索引 :return: 数据矩阵 """ try: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) print("成功导入数据:") print(df.head()) # 显示前5行数据 return df.values # 转换为NumPy数组 except Exception as e: print(f"导入错误: {e}") return None # ===== 熵权法计算 ===== def entropy_weight(data, positive_indicators=None): """ 熵权法计算函数 :param data: m×n矩阵(m个样本,n个指标) :param positive_indicators: 正向指标列表(True),负向指标列表(False) :return: 各指标权重向量 """ # 1. 数据标准化 min_val = np.min(data, axis=0) max_val = np.max(data, axis=0) # 处理负向指标(成本型指标) if positive_indicators is not None: # 确保指示列表长度匹配 if len(positive_indicators) != data.shape[1]: print("错误: 指标方向列表长度不匹配!") return None # 负向指标标准化:1 - (x-min)/(max-min) normalized = np.zeros_like(data, dtype=float) for j in range(data.shape[1]): if not positive_indicators[j]: normalized[:, j] = 1 - (data[:, j] - min_val[j]) / (max_val[j] - min_val[j] + 1e-8) else: normalized[:, j] = (data[:, j] - min_val[j]) / (max_val[j] - min_val[j] + 1e-8) else: # 默认所有指标为正向 normalized = (data - min_val) / (max_val - min_val + 1e-8) # 2. 计算比重 p = normalized / np.sum(normalized, axis=0) # 3. 计算熵值 m, n = data.shape k = 1 / log(m) # 熵系数 e = np.zeros(n) for j in range(n): for i in range(m): if p[i, j] > 1e-8: # 避免log(0) e[j] += p[i, j] * log(p[i, j]) e[j] = -k * e[j] # 4. 计算差异系数和权重 d = 1 - e weights = d / np.sum(d) return weights # ===== 主程序 ===== if __name__ == "__main__": # 1. 导入Excel数据(替换为你的实际路径) excel_path = "/home/www/桌面/1.xlsx" # 麒麟系统中的绝对路径 data_matrix = import_excel_data(excel_path, sheet_name="Sheet1") if data_matrix is not None: # 2. 指定指标方向(可选) # True表示正向指标(越大越好),False表示负向指标(越小越好) indicator_directions = [True, True, True,True] # 示例:第2列为负向指标 # 3. 计算熵权法权重 weights = entropy_weight(data_matrix, positive_indicators=indicator_directions) # 4. 输出结果 if weights is not None: print("\n熵权法分析结果:") print("各指标权重:", np.round(weights, 4)) print(f"权重总和: {np.sum(weights):.4f}") # 5. 计算综合得分(可选) normalized_data = (data_matrix - np.min(data_matrix, axis=0)) / (np.max(data_matrix, axis=0) - np.min(data_matrix, axis=0)) composite_score = normalized_data @ weights print("\n样本综合得分:") for i, score in enumerate(composite_score): print(f"样本{i+1}: {score:.4f}") 在麒麟系统的idle3.8中帮我给上述代码加入可视化和将结果导出到Excel

修改代码import pandas as pd from pathlib import Path def extract_matching_pairs(main_excel, sample_csv, output_sheet="样本匹配结果"): try: # 1. 读取主Excel文件 with pd.ExcelFile(main_excel) as xls: df_main = pd.read_excel(xls, sheet_name=xls.sheet_names[1], converters={'card_num': str, 'card_batch': str}) print(f"已读取主文件工作表: {xls.sheet_names[1]}") # 2. 读取样本CSV文件 df_sample = pd.read_csv(sample_csv, dtype={'cardNum': str, 'cardBatch': str}) # 3. 数据清洗和键创建 def clean_key(s): """统一键格式:去除空格和.0后缀""" s = str(s).strip() return s[:-2] if s.endswith('.0') else s # 主文件键:card_num + card_batch df_main['匹配键'] = df_main['card_num'].apply(clean_key) + '|' + df_main['card_batch'].apply(clean_key) # 样本文件键:cardNum + cardBatch df_sample['匹配键'] = df_sample['cardNum'].apply(clean_key) + '|' + df_sample['cardBatch'].apply(clean_key) # 4. 找出两表共有的匹配键 common_keys = set(df_main['匹配键']).intersection(set(df_sample['匹配键'])) print(f"找到 {len(common_keys)} 组完全匹配的数据组合") # 5. 从样本文件中提取每组匹配的首尾记录 result_records = [] for key in common_keys: matched = df_sample[df_sample['匹配键'] == key] if not matched.empty: result_records.append(matched.iloc[0]) # 首条记录 if len(matched) > 1: result_records.append(matched.iloc[-1]) # 末条记录 # 6. 保存结果到主文件的新工作表 if result_records: result_df = pd.DataFrame(result_records).drop(columns=['匹配键']) with pd.ExcelWriter(main_excel, engine='openpyxl', mode='a') as writer: # 删除已存在的输出工作表 from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(main_excel) if output_sheet in wb.sheetnames: del wb[output_sheet] wb.save(main_excel)

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