Matlab使用小技巧合集（系列四）：Table类型高效用法与数据处理实战

Matlab使用小技巧合集（系列四）：Table类型高效用法与数据处理实战

在科研数据处理和论文写作过程中，结构化数据的管理极为重要。Matlab的table类型为研究生和科研人员提供了灵活、高效的数据存储与处理方式，尤其适合实验结果整理、分组统计、数据预处理等场景。本文将系统介绍Matlab中table类型的基础操作、常见技巧、典型案例和进阶应用，配以详细代码和解析，助力科研数据管理与分析。
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目录

• Matlab使用小技巧合集（系列四）：Table类型高效用法与数据处理实战
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  • 1. table类型简介与特点
  • 2. table的创建与基本操作
  • 3. 数据读取与导入
  • 4. table数据访问与修改
  • 5. 分组统计与数据分析
  • 6. table与绘图结合应用
  • 7. table数据导出与保存
  • 8. table与其他Matlab变量类型的转换与比较
    • table与常用变量类型的互相转换
      • 8.1. 数组(array)与table互转
      • 8.2. 结构体(struct)与table互转
      • 8.3. cell数组与table互转
  • 9. 实用案例
  • 10. table类型与传统变量类型的优缺点对比

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1. table类型简介与特点

Matlab的table类型是专为结构化数据设计的数据容器。与传统的矩阵、cell、结构体相比，table支持不同列的数据类型、灵活的标签管理和强大的数据操作功能。

主要特点：

• 每列可存储不同类型数据（数值、字符串、逻辑等）
• 支持列名、行名，提升数据可读性
• 内置丰富的数据分析、分组统计方法
• 方便与文件（如Excel/CSV）互相读写

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2. table的创建与基本操作

手动创建table：

Name = {'张三','李四','王五','赵六'}';
Score = [88; 92; 75; 81];
Passed = Score >= 80;
T = table(Name, Score, Passed)

输出效果解析：

Name	Score	Passed
张三	88	true
李四	92	true
王五	75	false
赵六	81	true

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