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Entrada/Salida de Archivos

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En este módulo, aprenderemos cómo manejar archivos en MATLAB, lo cual es esencial para leer datos de archivos externos y guardar resultados de nuestras operaciones. Este conocimiento es crucial para trabajar con grandes conjuntos de datos y para la automatización de tareas.

Contenido

  1. Lectura de Archivos
  2. Escritura de Archivos
  3. Formatos de Archivos Comunes
  4. Ejemplos Prácticos
  5. Ejercicios
  6. Conclusión

Lectura de Archivos

MATLAB proporciona varias funciones para leer archivos de diferentes formatos. Aquí cubriremos las funciones más comunes.

fopen y fclose

Estas funciones se utilizan para abrir y cerrar archivos.

fileID = fopen('data.txt', 'r'); % Abre el archivo en modo lectura
% ... operaciones de lectura ...
fclose(fileID); % Cierra el archivo

fscanf

Lee datos formateados de un archivo.

fileID = fopen('data.txt', 'r');
data = fscanf(fileID, '%f'); % Lee datos como números de punto flotante
fclose(fileID);

textscan

Lee datos formateados de un archivo en un formato más flexible.

fileID = fopen('data.txt', 'r');
data = textscan(fileID, '%f %f %s'); % Lee dos columnas de números y una de texto
fclose(fileID);

readtable

Lee datos tabulares de un archivo y los almacena en una tabla.

data = readtable('data.csv');

Escritura de Archivos

MATLAB también proporciona funciones para escribir datos en archivos.

fopen y fclose

Al igual que en la lectura, estas funciones se utilizan para abrir y cerrar archivos.

fileID = fopen('output.txt', 'w'); % Abre el archivo en modo escritura
% ... operaciones de escritura ...
fclose(fileID); % Cierra el archivo

fprintf

Escribe datos formateados en un archivo.

fileID = fopen('output.txt', 'w');
fprintf(fileID, 'El valor es: %f\n', 3.14159);
fclose(fileID);

writetable

Escribe una tabla en un archivo.

data = table([1; 2; 3], [4; 5; 6], 'VariableNames', {'A', 'B'});
writetable(data, 'output.csv');

Formatos de Archivos Comunes

Archivos de Texto

  • Extensión: .txt
  • Uso: Almacenar datos en formato de texto plano.
  • Funciones: fopen, fclose, fscanf, fprintf, textscan

Archivos CSV

  • Extensión: .csv
  • Uso: Almacenar datos tabulares en formato de texto separado por comas.
  • Funciones: readtable, writetable

Archivos MAT

  • Extensión: .mat
  • Uso: Almacenar variables de MATLAB.
  • Funciones: save, load
% Guardar variables en un archivo MAT
a = 1;
b = [1, 2, 3];
save('data.mat', 'a', 'b');

% Cargar variables desde un archivo MAT
load('data.mat');

Ejemplos Prácticos

Ejemplo 1: Leer un archivo de texto

fileID = fopen('data.txt', 'r');
data = fscanf(fileID, '%f');
fclose(fileID);
disp(data);

Ejemplo 2: Escribir en un archivo de texto

fileID = fopen('output.txt', 'w');
fprintf(fileID, 'El valor es: %f\n', 3.14159);
fclose(fileID);

Ejemplo 3: Leer un archivo CSV

data = readtable('data.csv');
disp(data);

Ejemplo 4: Escribir en un archivo CSV

data = table([1; 2; 3], [4; 5; 6], 'VariableNames', {'A', 'B'});
writetable(data, 'output.csv');

Ejercicios

Ejercicio 1: Leer y Mostrar Datos de un Archivo de Texto

  1. Crea un archivo de texto llamado numbers.txt con los siguientes contenidos: 
    1.1
2.2
3.3
4.4
5.5
  2. Escribe un script en MATLAB que lea los números del archivo y los muestre en la consola.

Solución:

fileID = fopen('numbers.txt', 'r');
numbers = fscanf(fileID, '%f');
fclose(fileID);
disp(numbers);

Ejercicio 2: Escribir Datos en un Archivo CSV

  1. Crea una tabla en MATLAB con dos columnas: X y Y, donde X contiene los números del 1 al 5 y Y contiene los cuadrados de esos números.
  2. Guarda la tabla en un archivo CSV llamado squares.csv.

Solución:

X = (1:5)';
Y = X.^2;
data = table(X, Y, 'VariableNames', {'X', 'Y'});
writetable(data, 'squares.csv');

Conclusión

En esta sección, hemos aprendido cómo manejar archivos en MATLAB, incluyendo la lectura y escritura de archivos de texto y CSV, así como el uso de archivos MAT para almacenar variables de MATLAB. Estos conocimientos son fundamentales para trabajar con datos externos y para la automatización de tareas en MATLAB. En el próximo módulo, exploraremos cómo manejar grandes conjuntos de datos y técnicas avanzadas de optimización.

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