如何用MAtlab把多行资料转化为一列
如何用MAtlab把多行资料转化为一列
若是行向量就转置
a=[1 2 3 4];a'
矩阵,麻烦一点就比如
a=[1 2; 3 4];
b=[a(1,:) a(2,:)]'
excel表格的一行资料我能转化为一列吗
选中——复制——编辑——选择性贴上——转置
matlab中，如何把cell型资料转化为double型资料
cell是胞元资料，它里面可以储存的资料型别很多，如果你在一个胞元里面储存的是double型别的资料，你要提取出来，直接用赋值语句即可。
如何把多个JPEG转化为一个PDF
PS中储存为-下拉单找到-确定
如何用matlab将大量mat转化为jpg
你这个问题是个具体程式设计的问题，涉及具体的资料转换，请把资料档案发过来看看，才能写程式。
如何用photoshop把多页pdf格式 转化为jpg格式
建议安装Adobe Acrobat XI Pro软体，用Adobe Acrobat XI Pro开启PDF文件，另存为JPG格式即可。
matlab如何将资料转化为dataset格式
在资料处理当中，我们经常碰到资料集合并的需要。在一些语言如SAS，SQL中，资料集合并是一个非常简单的问题，但是在Matlab中，资料集合并则显得稍微复杂了一点。
在Matlab中，要想合并资料，有两个办法，第一个办法就是使用dataset这种资料型别，这个statistic toolbox中的资料型别，专门为统计分析开发的。mat,cell,等资料型别转换成dataset资料型别可以检视 mat2dataset,cell2dataset函式。当然，也可以直接定义dataset资料集。有了dataset资料型别，那么就可以使用join函式进行资料合并。还有另外一种办法就是对于金融序列资料，可以使用Financial toolbox中的merge函式，前提是资料型别为金融时间序列物件。本文主要讨论join函式如何合并资料。
[C,IA,IB]= join(A,B,param1,val1,param2,val2,...)
引数一 Keys &&LeftKeys,RightKeys
在join这个函式中，首先要输入的引数是Keys 。这个一般为一个变数名，作为资料合并的标准。当Keys为变数名时，A,B中必须要都有这个变数。否则应该使用LeftKeys和RightKeys这两个引数，LeftKeys指定A中某个变数作为合并依据，RightKeys指定B中某个变数作为合并依据 。请看下面的例子。a、b是一个dataset型别资料，a包含了变数Key1,Var1;b包含了变数Key2,Var2;
a = dataset({'a' 'b' 'c' 'e' 'h'}',[1 2 3 11 17]','VarNames',{'Key1' 'Var1'})
b = dataset({'a' 'b' 'd' 'e'}',[4 5 6 7]','VarNames',{'Key1' 'Var2'})
a =
Key1 Var1
'a' 1
'b' 2
'c' 3
'e' 11
'h' 17
b =
Key1 Var2
'a' 4
'b' 5
'd' 6
'e' 7
现在我们想合并两个资料集，以Key1作为合并依据，那么
c= join(a,b,'key','Key1','Type','inner','MergeKeys',true)
c =
Key1 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'e' 11 7
但是当a,b中的变数不同时，例如b中的Key1不叫Key1,而是叫Key2,那么怎么合并呢，应该使用使用LeftKeys和RightKeys代替Keys.举个例子：
a = dataset({'a' 'b' 'c' 'e' 'h'}',[1 2 3 11 17]','VarNames',{'Key1' 'Var1'})
b = dataset({'a' 'b' 'd' 'e'}',[4 5 6 7]', 'VarNames',{'Key2' 'Var2'})
%注意Key1变成了Key2
c= join(a,b,'LeftKeys','Key1','RightKeys','Key2','Type','inner','MergeKeys',true)
结果是
c =
Key1_Key2 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'e' 11 7
引数二 Type
Type引数描述的是我们合并的方式，是返回两个资料 *** 有的部分，还是返回两个资料集中所有的观测值，或者返回某个资料集中的所有观测值。Type共有四个引数值，inner,outer,leftouter,rightouter.
首先我们看一下Type引数值为 inner时候的结果
cinner = join(a,b,'key','Key1','Type','inner','MergeKeys',true)
cinner =
Key1 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'e' 11 7
结果返回a,b中Key1都有的‘a’,’b’,’c’的观测值。所以inner表示返回两个资料集的共有部分。
再看一下Type为outer时候的结果
couter =
Key1 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'c' 3 NaN
'd' NaN 6
'e' 11 7
'h' 17 NaN
很显然，a中Key1变数没有 d这个值，b中Key1没有c,h这个值，但是结果中还是包含了这些观测值。所以outer表示返回资料集的所有观测值。
leftouter，与outer的区别在于leftouter表示，当A中有一个关键变数值而A中却没有的时候，依然返回该观测值。例如
cleftouter = join(a,b,'key','Key1','Type','leftouter', 'MergeKeys',true)
cleftouter =
Key1 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'c' 3 NaN
'e' 11 7
'h' 17 NaN
所以leftouter返回A中所有的观测值。
rightouter这个引数值则和leftouter这个相反。
crightouter = join(a,b,'key','Key1','Type','rightouter', 'MergeKeys',true)
crightouter =
Key1 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'd' NaN 6
'e' 11 7
引数三 MergeKeys
最后我们看一下 MergeKeys这个引数，故名思议，这个引数表示是否合并关键变数。当MergeKeys为true时，结果只返回一个关键变数。当MergeKeys为false时，结果返回两个关键变数，一个来自与A，一个来自与B. 让我们看一下这个例子
couter = join(a,b,'key','Key1','Type','inner', 'MergeKeys',false)
couter =
Key1_left Var1 Key1_right Var2
'a' 1 'a' 4
'b' 2 'b' 5
'e' 11 'e' 7
couter = join(a,b,'key','Key1','Type','inner', 'MergeKeys',true)
couter =
Key1 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'e' 11 7
输出项 [C IA IB]
C为返回的资料集，IA,IB分别为索引，A(IA,varName)对应着C中含有A资料集的元素。例如
[c,IA,IB]=join(a,b,'LeftKeys','Key1','RightKeys','Key2','Type','inner','MergeKeys',true)
c =
Key1_Key2 Var1 Var2
'a' 1 4
'b' 2 5
'e' 11 7
IA =
1
2
4
IB =
1
2
4
>> a(IA,:)
ans =
Key1 Var1
'a' 1
'b' 2
'e' 11
struct、cell array、dataset都属于带有OO思想的几个资料型别，在处理统计的资料整理的时候，dataset可以较为方便的与panel类的资料处理自然融合，如果说速度的话，可能是struct稍微快些，但这三者中最基本的却是cell array，它的处理最类似矩阵，但是在统计资料的处理中有时候引用还是不太方便或容易搞混掉，特别是在资料比较多，且是不是修改的情况下，用名字引用更好些。
在资料转换方面，三者之间可以完全自然的转换，包括含有自定义物件的情况下，都没有什么问题。
但在目前的实际使用中，觉得如果是对多家企业的分析，可能还是struct array作为函式的传递是最方便的，当然，如果要抽取panel资料的话，可以考虑转换为dataset或cell。
Excel里面如何将一行资料转化为列的形式？
选中改行资料，在其他行（最好是下面的行）单元格处点选右键，选择性贴上，复选转置，点选确定。
如何用RStudio把Google-trends里的每星期资料转化为每月资料
做分析没有资料真是一大悲剧，正是无源之水、无根之木再加上无米之炊。通常我们搜寻到的资料格式主要有文字格式、Excel格式和SPSS格式。当然也会有从资料库等其它途径进来，这不在本文讨论范围内。
一般的文字格式汇入，都可以用read.table命令把资料扔进R里面。Excel和Spss资料的话，可用相应软体将档案开启，观察资料结构后将其复制到剪贴簿，然后一样可以用read.table('clipboard')扔到R里面。如果档案太大不好复制，那么可以利用Excel和Spss的汇出功能，将资料汇出成文字格式。
还有一种情况就是，你的计算机上没有安装Excel或是Spss，这资料汇入就要用到RODBC扩充套件包了。首先装载RODBC包。然后输入资料档案的绝对路径（要注意是用/而不是\）来定义连线，最后用资料抓取命令获取你需要的标签页资料内容(Sheet1)。
library(RODBC)
channel=odbcConnectExcel("d:/test.xls")
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')这样简单的两个步骤就可以将Excel资料汇入R的mydata变数中。如果是Excel2007格式资料则要换一个函式
channel=odbcConnectExcel2007('d:/test.xlsx')
mydata=sqlFetch(channel,'Sheet1')汇入spss的sav格式资料则要用到foreign扩充套件包，载入后直接用read.spss读取sav档案
library(foreign)
mydata=read.spss('d:/test.sav')上面的函式在很多情况下没能将sav档案中的附加资讯导进来，例如资料的label，那么建议用Hmisc扩充套件包的spss.get函式，效果会更好一些。
如何把Excel中的纵行资料转化为横行的呢？
把资料选项起来，点选“编辑－－复制”，资料要放在哪里，先定游标，再点选“编辑－－选择性贴上”，在里面选择“重置”，这样，纵行的资料就跟横行交换了。
