cell数组

展示了使用MATLAB编写的cell数组示例。内容包括如何创建、打印包含字符串和数字的cell数组，以及如何获取、访问和修改cell数组元素。读者通过学习，将掌握MATLAB中cell数组的基本概念、创建和操作技巧。建议读者在MATLAB环境中运行示例代码，深入理解和应用cell数组功能。

MATLAB 的老用户应该都知道，cell2csv是个蛮实用的工具，尤其在你手里拿着一堆结构混乱的单元格数组时，想快速导成 CSV 文件，它真的能省不少事。用户自定义的cell2csv函数挺灵活，不挑类型，数值、字符串、逻辑值……基本都能搞定。只要你把数据塞进单元格数组里，像dataCell这种，一句cell2csv('output.csv', dataCell);就能直接导出成 CSV，响应也快，代码也简单。像我自己平时做数据预，经常用它把 GUI 里的交互结果导出，直接拿去 Excel 或 Python 里继续，蛮省事的。科学研究里更常见，模拟结果、传感器采集值，先用cell2csv存着，

Exadata Cell 停机

首先，这是对cell2csv.m代码的改进链接： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/47055-cell-array-to-csv-file-improved-cell2csv-m 。这次更新改进了以下功能：通过网络驱动器大幅提升了性能（通过删除循环），在本地驱动器上有时也提高了性能；改进了内置writecell()函数的效率；增加了设置输出CSV文件访问权限的选项（写入、追加等）；增加了设置浮点精度的功能（旧版cell2csv通常限制在%.4f，而writecell总是%.15f）。这些改进使得此工具更加高效和灵活。

红细胞计数，Matlab源代码。用于计算图像中红细胞的数目。

% Concatene 单元矩阵（按行或按列），无论大小如何，用 NaN 填充缺失的单元。% 该函数概括了之前的函数 K_cRows 和 K_cCols。% % c = K_cCells(b,a,'row') 或 c = K_cCells(b,a,'everyCharOrNumber') 用于按 行； % c = K_cCells(b,a,'col') 用于按 列； % A = {'a11','a12';'a21','a22'} % >> A = 'a11' 'a12' 'a21' 'a22' % >> B = {'b11','b12','b13'; 'b21','b22','b32'; 'b

如果你刚接触NumPy，创建数组的操作其实简单。你只需要用numpy.array()来创建一个数组，比如：import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])就能创建一个包含 1 到 5 的数组。这个操作挺常见的，尤其是数据和机器学习领域，数组运算的灵活性让你能快速大数据。不过，NumPy的厉害之处不仅仅在于它能创建普通的数组，还能创建多维的数组，也就是常说的矩阵。例如，创建一个 2x3 的矩阵只要这样做：matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])你看，简单吧？这种方式适合做线性代数相关的运算，了，你也可以

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

基于元组Cell数据的高程分析与Matlab实现 针对以元组Cell形式存储的高程数据，可采用多种方法计算相对高程，并利用Matlab进行高效实现。 1. 基于最小值的相对高程计算 查找数据集中每个元组的最小高程值。 将每个元组中的高程值减去对应的最小值，得到相对高程。 将计算得到的相对高程存储为新的字段，方便后续分析。 2. 基于众数的相对高程计算 确定数据集中每个元组的众数高程值。 将每个元组中的高程值减去对应的众数，得到相对高程。 3. 基于直方图统计的相对高程计算 对数据集中的高程值进行直方图统计，并设置合适的间距。 根据直方图的分布特征，确定参考高程值。 将每个元组中的高程

Matlab 集成的 C 代码资源里，awesome-single-cell算是蛮值得一看的一个。适合做单细胞数据的朋友，不管你是搞RNA-seq还是ATAC-seq，都能找到对口的工具。涵盖了从降维、聚类到差异表达一整套流程，代码写得还挺清楚，直接用 Matlab 跑，效率也不错。 集成了不少语言的优秀方法，像 Python 写的双峰识别、R 写的贝叶斯模型、还有优化过的聚类算法，用起来还蛮顺的。不少包都对单细胞 RNA-seq的特性做了，比如考虑技术噪声、低表达干扰这些，细节挺贴心的。 推荐你看看BASiCS和BEARscc，一个帮你拆分技术和生物噪声，一个专门建模低表达的误差，做高质量离