Matlab脚本可以'；t根据另一列的值正确计算分类变量

我使用这个脚本来计算每个类别（“第1列”下的“go”、“nogo”）的真实分段数（第3列“分段良好”），但它从不返回实际数目：(

如果能再给我一双眼睛看看，我将不胜感激！谢谢

（此.txt文件由EGI netstation的.log文件转换而来，如果有必要的话）

示例.txt文件：

简要说明和前言： 不太确定此任务的所有实现要求，但这里有一种读取

.txt

/

.log

文件的方法。它使用函数

textscan（）

将文件作为单元格数组扫描到MATLAB中，每个数据项的格式为

%s%d%s

（字符串、整数、字符串、字符串）

类别：字符串→ <代码>%s
段号：整数→ <代码>%d
段好：字符串→ <代码>%s
眼动：字符串→ <代码>%s

在以下脚本中将此数据作为表示为

data

的单元格数组读取后，我们可以将此数组拆分为列。现在，我们可以使用

contains（）检查哪些索引/行具有“Category”
go
和
nogo

函数。contains函数将包含两个参数。第一个参数是正在搜索的字符串/字符串数组，第二个参数是要搜索的字符串。

contains（）

函数将为其可以找到要搜索的字符串的所有索引返回true“1”：

示例：

Result = contains(["Apple", "Pear", "Grape", "Apple"],"Apple");

将返回

Result = [1 0 1 0];

在评估与

go

和

nogo

相对应的索引后，我们可以使用这些值对第三列进行矩阵索引。矩阵索引允许我们使用逻辑数组获取与条件/相对应的所有索引。在这种情况下，我们的逻辑数组/条件是与

nogo

和

go相关的索引。将
contains（，“true”）
应用于这些新的子集将允许我们找到每个类别
go
和
nogo
中出现true的位置。最后使用函数
nnz（）
（非零数）将允许您找到有多少次
contains（）
返回true



脚本：

扩展名：在目录中的文件之间循环
使用MATLAB R2019b运行
精确计算，您要计算哪些输出参数？您是否只想在第3列中显示true的次数？对于
sample.txt
，您能给出预期的输出吗？是的！我想在第3列中为每个类别显示true的次数。感谢您的解决方案！一旦我能使用matlab，我会尝试一下。不，没问题。希望一切都很好。：）代码工作正常！非常感谢。但我很难将它与上面发布的原始脚本相适应，这样它就可以循环遍历文件夹中的所有文件，并在表中返回结果。不用担心，如果这将需要你一些时间，但任何帮助将不胜感激@索菲很高兴它奏效了。：）我添加了在文件夹中循环文件的部分。在本例中，我创建了
.txt
文件，但您也可以合并
.log
文件。脚本将位于我的答案中的
扩展部分
部分。
Result = contains(["Apple", "Pear", "Grape", "Apple"],"Apple");

Result = [1 0 1 0];

clear;
clc;

%Reading in the data as a cell array%
fileID = fopen('sample.log', 'r');

Header = string(fgetl(fileID));
Data = textscan(fileID,'%s %d %s %s');

fclose(fileID);

%Splitting the data into specific columns%
Category = Data(:,1);
Category = string(Category{1,1});
Segment_Number = Data(:,2); 
Segment_Number = string(Segment_Number{1,1});
Segment_Good = Data(:,3);
Segment_Good = string(Segment_Good{1,1});
Eye_Movements = Data(:,4);
Eye_Movements = string(Eye_Movements{1,1});


%Finding the indices corresponding to "go" and "nogo"%
No_Go_Indices = contains(Category,"nogo");
Go_Indices = ~No_Go_Indices;

%Finding how many true cases in column 3 (Segment_Good) corresponding to "go" and "nogo"
Go_True_Cases = nnz(contains(Segment_Good(Go_Indices),"true"));
No_Go_True_Cases = nnz(contains(Segment_Good(No_Go_Indices),"true"));


%Counting the number of times true occurs in each column%
Column_3_True_Count = nnz(contains(Segment_Good,"true"));
Column_4_True_Count = nnz(contains(Eye_Movements,"true"));

%Printing the results to the command window%
fprintf("Category: go -> %d true\n",Go_True_Cases);
fprintf("Category: nogo -> %d true\n\n",No_Go_True_Cases);

fprintf("Total true cases: %d\n", Column_3_True_Count);

clear;
clc;

%Full or relative directory path%

%Adding directory with the files to the be accessible%
Directory_Path = "Files"; 
addpath(Directory_Path);

%Reading the filenames within the directory and the number of files%
Text_Files = dir(Directory_Path+'/*.txt');
Number_Of_Files = length(Text_Files);

%Creating arrays that will hold the results%
All_No_Go_True_Cases = zeros(Number_Of_Files,1);
All_Go_True_Cases = zeros(Number_Of_Files,1);

%Looping through the files and running the function that will grab the
%results%
for File_Index = 1: Number_Of_Files

File_Name = string(Text_Files(File_Index).name);


[No_Go_True_Cases,Go_True_Cases] = Get_Data(File_Name);
All_No_Go_True_Cases(File_Index) = No_Go_True_Cases;
All_Go_True_Cases(File_Index) = Go_True_Cases;

end

All_No_Go_True_Cases
All_Go_True_Cases


%Local function definition%
function [No_Go_True_Cases,Go_True_Cases] = Get_Data(File_Name)
%Reading in the data as a cell array%
fileID = fopen(File_Name, 'r');

Header = string(fgetl(fileID));
Data = textscan(fileID,'%s %d %s %s');

fclose(fileID);

%Splitting the data into specific columns%
Category = Data(:,1);
Category = string(Category{1,1});
Segment_Number = Data(:,2); 
Segment_Number = string(Segment_Number{1,1});
Segment_Good = Data(:,3);
Segment_Good = string(Segment_Good{1,1});
Eye_Movements = Data(:,4);
Eye_Movements = string(Eye_Movements{1,1});


%Finding the indices corresponding to "go" and "nogo"%
No_Go_Indices = contains(Category,"nogo");
Go_Indices = ~No_Go_Indices;

%Finding how many true cases in column 3 (Segment_Good) corresponding to "go" and "nogo"
Go_True_Cases = nnz(contains(Segment_Good(Go_Indices),"true"));
No_Go_True_Cases = nnz(contains(Segment_Good(No_Go_Indices),"true"));


%Counting the number of times true occurs in each column%
Column_3_True_Count = nnz(contains(Segment_Good,"true"));
Column_4_True_Count = nnz(contains(Eye_Movements,"true"));

%Printing the results to the command window%
fprintf("Category: go -> %d true\n",Go_True_Cases);
fprintf("Category: nogo -> %d true\n",No_Go_True_Cases);
fprintf("Total true cases: %d\n\n", Column_3_True_Count);
end