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csvread

(非推奨) コンマ区切り値 (CSV) ファイルの読み取り

csvread は推奨されません。代わりに readmatrix を使用してください。詳細については、互換性についての考慮事項を参照してください。

説明

M = csvread(filename) は、コンマ区切り値 (CSV) 形式のファイルを配列 M に読み込みます。数値のみが格納されたファイルでなければなりません。

M = csvread(filename,R1,C1) は、行のオフセット R1 および列のオフセット C1 からファイルのデータの読み取りを開始します。たとえば、オフセット R1=0 および C1=0 はファイルの最初の値を示します。

M = csvread(filename,R1,C1,[R1 C1 R2 C2]) は、行のオフセット R1R2 および列のオフセット C1C2 の範囲のみを読み取ります。[0 0 6 1] の代わりに、'A1..B7' のようなスプレッドシート表記法を使用して範囲を定義することもできます。

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コンマ区切り値を格納した csvlist.dat という名前のファイルを作成します。

   02, 04, 06, 08
   03, 06, 09, 12
   05, 10, 15, 20
   07, 14, 21, 28
  

ファイル内の数値を読み取ります。

filename = 'csvlist.dat';
M = csvread(filename)
M =

     2     4     6     8
     3     6     9    12
     5    10    15    20
     7    14    21    28

前の例のファイルから、最初の行の 2 行下から始まる行列を読み取ります。

M = csvread('csvlist.dat',2,0)
M =

     5    10    15    20
     7    14    21    28

最初の例のファイルから、行のオフセット 1 ~ 2 および列のオフセット 0 ~ 2 の範囲の行列を読み取ります。

M = csvread('csvlist.dat',1,0,[1,0,2,2])
M =

     3     6     9
     5    10    15

入力引数

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ファイル名。文字ベクトルまたは string として指定します。

例: 'myFile.dat' または "myFile.dat"

データ型: char | string

行の開始オフセット。非負の整数として指定します。最初の行のオフセットは 0 です。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

列の開始オフセット。非負の整数として指定します。最初の列のオフセットは 0 です。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

行の終了オフセット。非負の整数として指定します。最初の行のオフセットは 0 です。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

列の終了オフセット。非負の整数として指定します。最初の列のオフセットは 0 です。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

ヒント

  • ヘッダーの行と列をスキップするには、行と列のオフセットを指定します。ファイル内のヘッダーを除くすべての値は数値でなければなりません。

アルゴリズム

csvread は、空の区切りフィールドをゼロで埋めます。読み取るデータ ファイルの各行末が、スペースではない区切り記号 (セミコロンなど) である場合、関数 csvread が返す行列 M には、ゼロからなる最後の列が追加されます。

csvread は、任意の複素数を全体として複素数値フィールドにインポートし、実数部と虚数部を指定された数値型に変換します。以下の表は、複素数の有効な形式を示しています。

形式

±<real>±<imag>i|j

5.7-3.1i

±<imag>i|j

-7j

複素数に組み込まれた空白は無効になり、フィールドの区切り記号と見なされます。

互換性についての考慮事項

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R2019a 以降は非推奨

R2006a より前に導入