如何将SQLite数据（由Android设备收集）导入Octave或MatLab？

我用安卓手机收集了一些数据，这些数据以SQLite格式存储在SQLite文件中。我想用MatLab或Octave来处理（分析）这些数据。SQLite数据存储为文件

我想知道您将使用什么命令将这些数据导入MatLab？也就是说，把它放到一个向量或矩阵中。我是否需要任何特殊的工具箱或包（如数据库包）来访问SQL格式？

有这个工具

我个人使用过它，在为我的matlab版本获取正确版本时遇到了一些问题。但在那之后，就没有问题了。您甚至可以直接查询数据库文件，以减少导入matlab的数据量。

尽管mksqlite看起来不错，但它不适用于倍频程，可能不适合作为长期解决方案。将表导出到CSV文件是一个选项，但是对于较大的数据集，导入（到倍频程）可能会非常慢，因为涉及到字符串解析

作为替代方案，我最终编写了一个小Python脚本，将我的SQLite表转换为MAT文件，该文件可以快速加载到Matlab或Octave中。MAT文件是平台无关的二进制文件，该方法适用于带有数字和字符串的列

import sqlite3
import scipy.io

conn = sqlite3.connect('my_data.db')
csr = conn.cursor()
res = csr.execute('SELECT * FROM MY_TABLE')
db_parms = list(map(lambda x: x[0], res.description))

# Remove those variables in db_parms you do not want to export

X = {}
for prm in db_parms:
    csr.execute('SELECT "%s" FROM MY_TABLE' % (prm))
    v = csr.fetchall()
    # v is now a list of 1-tuples
    X[prm] = list(*zip(*v))

scipy.io.savemat('my_data.mat', X)

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数据有多复杂？它只是表格中的数字（可以导出为CSV）还是更复杂的内容？它主要是文件中的一个表格，表格中填充了数字（但有一列的时间为hh:mm:ss.ms格式）。现在我将尝试CSV想法（为这个想法干杯）。我想我会使用MatLab中的文件I/o命令？但最终，我会有一堆不同的SQL文件，将每一个文件转换成CSV可能会很麻烦。我正在使用一台linux机器（权限有限），我想知道是否可以在上面使用mksqlite？请在文档页面上查找“如何重建mksqlite”。你只需要一个编译器和matlab。我使用了

buildit

，得到了一些警告，然后安装了它。