EOF分解程序

> >function [E,V,A,C]=eeof(X, M, convert)% Syntax: [E,V,A,C]=eeof(X, M); [E,V,A,C]=eeof(X, M, 1);% This function performs an extended empirical orthogonal% function (EEOF) analysis of matrix 'X', for embedding dimension 'M'. % Each of the L columns of X is a time series of length N.%% Returns: E - eigenfunction matrix. (LM by LM)% V - vector containing variances (unnormalized eigenvalues). % A - matrix of principal components.% C - lag-covariance matrix.%% V is ordered from large to small: E and A are sorted accordingly. %% Note that X is assumed to be centered. To center the data, use% the commands:% [r,c]=size(X); X=X-ones(r,1)*mean(X); before running EEOF. % If you also want to standardize the data, use:% X=X./(ones(r,1)*std(X));.%% If a third argument is supplied, the eigenfunctions/values will% be reordered into the same format as MSSA output - i. e. L blocks % of size M rather than M blocks of size L.%% This function provides the same output, within numerically determined % limits, as MSSA methods using Broomhead-King type covariance estimation:% it is intended as a check on those functions.%% Note that this function is *extremely* computationally intensive% for large matrices and lags. For example, if X is 1000 by 1000,% and M = 5, EEOF will take about 10 hours on a Cray YMP! Inputting % a subset of the PCs of X rather than the full data matrix can% substantially reduce the computational load.%% Written by Eric Breitenberger. Version date 1/11/96% Please send comments and suggestions to%[N,L]=size(X);if M*L>=N-M+1, disp('Warning: Covariance matrix may beill-conditioned.'), end% Create the extended matrix:T=zeros(N-M+1,M*L);for i=1:MT(:,L*(i-1)+1:L*i)=X(i:N-M+i,:);end% Compute the eigenvectors/values of the covariance matrix:C=(T'*T)/(N-M+1);clear X[E,V]=eig(C);V=diag(V);A=T*E; % compute principal componentsif nargin==3 % Prepare MSSA-style output:% sort E,V,C, and A from M blocks of L to L blocks of M.ind=1:L:(M-1)*L+1;for i=1:L, index=[index ind+i-1]; endE=E(index,index);V=V(index);% sort the covariance matrix and PCs:C=C(index,index);A=A(:,index);end% Sort eigenvalues/vectors/PCs in descending order:[V,ind]=sort(-V);V=-V';E=E(:,ind);A=A(:,ind);> >function [F,L,B]=eof(X,n,s);% EOF calculates the empirical orthogonal functions% and amplitudes (principal components) of the data matrix 'X'.% Syntax: [F,L,B]=eof(X); [F,L,B]=eof(X,.9,'norm');%% Input: X - data matrix. For a standard (S-mode) EOF analysis,% the columns of X are time series, while the rows % are spatial maps. The eigenfunctions in this case % will be spatial patterns, and the principal% components are time series.% n - number of eigenfunctions to return (optional).% If n is less than 1, it is interpreted as% a fractional variance (e. g. n=.9), and enough% eigenvectors are returned to account for n*100% % of the variance. The default is to return all EOFs. % s - Normalization option. If s='norm', then each% column of X will be normalized (assigned% unit variance). If s is not specified, the% data are not normalized.%% Output: F - eigenfunction matrix (columns are eigenvectors). % L - vector of eigenvalues.(all eigenvalues are returned)% B - principal components matrix.%% Written by Eric Breitenberger. Version date 1/11/96% Please send comments and suggestions to%[r,c]=size(X);if c>r, disp('Warning: Covariance matrix may be ill-conditioned.'), end if nargin==1n=c; s='none';elseif nargin==2if isstr(n)s=n; n=c;elses='none';endendX=X-ones(r,1)*mean(X); % center the dataif s=='norm'X=X./(ones(r,1)*std(X)); % normalizeelseif s~='none'error('Improper normalization option. Please check inputs.')endS=X'*X; % compute the covariance matrix[F,L]=eig(S);clear S% sort eigenvectors, eigenvalues[L,i]=sort(diag(-L));L=-L';F=F(:,i);% figure out how many eigenvectors to keep:if n<1 % if n is in the form of fractional variance, convert to an index var=n*sum(L);i=find(cumsum(L)>=var);n=i(1);endif c>n, F=F(:,1:n); end % keep only first n eigenvectorsB=X*F; % calculate principal components (first n)> >function [F,L,B]=eofcent(X,n);% EOF calculates the empirical orthogonal functions% and amplitudes (principal components) of the data matrix 'X'.% Syntax: [F,L,B]=eof(X); [F,L,B]=eof(X,.9);%% Input: X - data matrix. For a standard (S-mode) EOF analysis, % the columns of X are time series, while the rows % are spatial maps. The eigenfunctions in this case % will be spatial patterns, and the principal% components are time series.% n - number of eigenfunctions to return (optional). % If n is less than 1, it is interpreted as% a fractional variance (e. g. n=.9), and enough % eigenvectors are returned to account for n*100% % of the variance. The default is to return all EOFs. %% Output: F - eigenfunction matrix (columns are eigenvectors). % L - vector of eigenvalues.(all eigenvalues are returned)% B - principal components matrix.%% EOFCENT does the same thing as EOF, but does not allow the data matrix to% be modified within the function, thus avoiding the memory penalty of passing% the large data matrix into the function. If you want to center or % standardize the data, you must do it in the main workspace before calling % EOFCENT The commands "[r,c]=size(X); X=X-ones(r,1)*mean(X);" will center the% data. If you then want to standardize the data, use"X=X./(ones(r,1)*std(X));".%% Written by Eric Breitenberger. Version date 1/11/96% Please send comments and suggestions to%[r,c]=size(X);if c>r, disp('Warning: Covariance matrix may be ill-conditioned.'), end if nargin==1n=c;endS=X'*X; % compute the covariance matrix[F,L]=eig(S);clear S% sort eigenvectors, eigenvalues[L,i]=sort(diag(-L));L=-L';F=F(:,i);% figure out how many eigenvectors to keep:if n<1 % if n is in the form of fractional variance, convert to an index var=n*sum(L);i=find(cumsum(L)>=var);n=i(1);endif c>n, F=F(:,1:n); end % keep only first n eigenvectorsB=X*F; % calculate principal components (first n)。

eofm函数EOFM是什么，它有什么用？在计算机编程中，EOFM(End of File Marker)指的是文件结尾标记，即文件结束时文件中最后那个字符的标记。

EOFM在文件读写中扮演着非常重要的角色，在读写文件的过程中，程序会识别文件中的EOFM，以此来判断文件是否已经读取到结尾。

如果遇到EOFM，程序就会停止读取文件，并且返回一个指示EOFM的标识符。

EOFM的应用非常广泛，比如在Java语言中，可以使用BufferedReader的readLine()方法读取文本文件，当程序读取到文件结尾时，readLine()方法会返回null值，指示文件已经读取完毕。

类似的，Python语言中的read()方法也可以使用EOFM来判断文件是否已经读取到结尾。

EOFM的使用还包括数据库中的日志文件，以及程序中的配置文件等。

在这些场景下，EOFM都可以用来判断文件是否已经读取到结尾，从而避免程序陷入死循环等问题。

EOFM的实现方式EOFM的实现方式并不复杂，一般使用特殊字符来表示文件结尾，常见的EOFM标记有"\0"、"\r\n"等。

在读取文件时，程序会不断读取文件，直到遇到EOFM标记。

不同的编程语言和操作系统可能会有不同的EOFM标记，开发者需要根据实际情况来选择。

EOFM常见问题及解决方法在实际的文件读写过程中，可能会遇到一些问题，比如文件中出现多个或没有EOFM标记，导致程序不能正确读取文件，或者读取了不完整的数据。

下面介绍几种常见的EOFM问题及解决方法。

1.文件中出现多个EOFM标记当文件中出现多个EOFM标记时，程序可能会读取到多余的数据。

为了避免这种情况，可以在读取到第一个EOFM标记后，立即关闭文件，或者添加代码来判断文件是否已经关闭。

2.文件中没有EOFM标记当文件中没有EOFM标记时，程序会一直读取数据，直到程序遇到错误或者被强制结束。

为了避免这种情况，可以在读取文件时添加超时机制，在规定时间内没有读取到EOFM标记时，强制关闭文件并返回异常信息。

shell eof 一行写法Shell EOF一行写法Shell EOF是Shell脚本中的一种引用自定义文本的方法，EOF （End of File）也可以被看做是文本的结束标志符。

在脚本中，我们可以定义一段文本，然后在开始和结束之间添加一些语句来处理这段文本。

通常情况下，EOF会占用多行字符，但是也有一种用一行字符来表示EOF的方法。

本文将介绍一种使用EOF一行写法的方法，让你的Shell脚本更加简洁。

具体用法在使用一行版本的EOF之前，请首先确认你已经掌握了多行版本的EOF的用法。

多行版本的EOF通常是这样的：```cat << EOFThis is a sample text.It can be multi-line.EOF```这其中符号<<和EOF之间可以是任何字符，它们用于定义你自己的文本分界符。

然后在分界符开始和结束之间，写下你需要处理的文本。

对于一行写法，我们需要作出一些改变，具体是：```cat <<EOF | tr a-z A-ZThis is an example.EOF```在这个例子中，我们使用了小写字母，并利用管道将其转换为大写字母。

其中，EOF和竖线符号之间没有空格。

这个例子使用了多行字符和一个管道，但是似乎与本文主题不符。

接下来，我们将给出一个真正的一行字符的例子：```cat <<< $(echo "This is an example." | tr a-z A-Z)```在这个例子中，我们使用“<<<”符号来代替多行字符的“<<”。

代替的文本是字符换“$(echo "This is an example." | tr a-z A-Z)”，在其中我们可以处理任何你需要处理的文本。

注意：1. 文本分界符EOF不同于多行文本中的EOF，其只是段落的开始和结束符号。

EOF产⽣错误的原因
假定在“data.txt”⽂档中存放了1 2 3 fstream file;
1 fstream file;
2 file.open("data.txt");
3if (!file) cout << "错误！未找到⽂件！" << endl;
4
5while(!file.eof()) //！！eof（）返回true时是读到⽂件结束符0xFF，⽽⽂件结束符是最后⼀个字符的下⼀个字符。

6 { //判断当前⽂件指针位置，是否处于⽂件结束(End Of File)位置，+
7 file >> temp_num;
8 en_allQ(QA,temp_num);//把⽂件的数字存⼊队列QA中
9 }
10
11 output(QA);
最后输出QA后会输出“1 2 3 3”，
eof()返回true的时候并不是读到⽂件的最后⼀个字符
⽽是读取到⽂件的结束符(0xFF),在⽂件最后⼀个字符的下⼀个
因此，当读到最后⼀个字符时，程序会多读⼀次（编译器会让指针停留在最后⼀个字符那⾥，然后重复读取⼀次，这也就是就上⾯最后⼀个字符会输出两次的原因。

eoferror的解决方法解决EOFError的方法在Python编程中，EOFError是一种常见的错误类型，它表示在输入函数（例如input()）尝试读取下一个字符时，已经到达了输入流的末尾。

当程序试图读取输入时，如果没有提供足够的输入，就会引发EOFError。

遇到EOFError错误时，我们可以采取一些方法来解决它，下面将介绍几种常用的解决方法。

1. 检查输入是否完整我们需要检查输入是否完整。

如果我们使用的是input()函数进行输入，那么可以检查输入的字符串长度是否为0。

如果长度为0，说明没有输入内容，就可以提示用户重新输入。

```pythontry:user_input = input("请输入：")if len(user_input) == 0:print("输入不能为空，请重新输入！")# 重新进行输入操作else:# 处理输入的内容except EOFError:print("输入错误，请重新输入！")# 重新进行输入操作```2. 使用try-except语句处理异常我们可以使用try-except语句来捕获EOFError异常，并在发生异常时进行相应的处理。

```pythontry:# 读取输入操作except EOFError:print("输入错误，请重新输入！")# 重新进行输入操作```通过使用try-except语句，我们可以在发生EOFError异常时捕获它，并输出错误提示信息，然后进行重新输入操作。

3. 使用while循环进行输入为了避免出现EOFError的情况，我们可以使用while循环来持续进行输入操作，直到得到有效的输入为止。

```pythonwhile True:try:# 读取输入操作breakexcept EOFError:print("输入错误，请重新输入！")# 重新进行输入操作```通过使用while循环，我们可以持续进行输入操作，直到成功读取到有效的输入为止。

C语言中的EOF和feof（）原文链接：/flyyyri/article/details/5084981在c语言中经常用EOF和feof()来判断文件的结束，现将有关用法总结如下：1.定义2.EOF是End Of File 的缩写，是c语言中标准库中定义的宏，定义为：#define EOF (-1)；3.feof() 用于测试流文件的结束，有宏和函数两种定义：4.宏定义：#define feof(_stream) ((_stream)->_flag & _IOEOF)，其中_IOEOF的为：#define _IOEOF 0x00105.函数定义：int feof( FILE *stream );6.说明7.EOF的值为-1，是int类型数据，在32位系统中，可以表示为0xFFFFFFFF; EOF 不是一个字符，也不是文件中实际存在的内容。

EOF不但能表示读文件到了结尾这一状态，它还能表示I/O 操作中的读、写错误（可以用ferror() 来检测）以及其它一些关联操作的错误状态；8.feof()只用于测试流文件的结束，当到达结尾时，返回非0；当文件内部位置指针指向文件结束时，并未立即置位FILE结构中的文件结束标记，只有再执行一次读文件操作，才会置位结束标志，此后调用feof才会返回为真。

9.函数如fgetc或getc返回EOF并不一定表示文件结束，当读取文件出错时也会返回EOF，仅凭返回-1就认为文件结束是错误的；正因为如此，我们需要feof()来判断文件是否结束，当然用feof()来判断文件结束时也需要判断读取操作是否出错，这时可以用ferror()来判断，当其为真时表示有错误发生。

在实际的程序中，应该每执行一次文件操作，就用用ferror函数检测是否出错。

10.举例11.假设文件指针fp指向某个文件，文件中有字符串“hello”，下面的代码将输出hello外，还将输出一个结束字符EOF(EOF是fgetc 函数的返回值，并不是文件中存在EOF)：[cpp] view plain copy1.int c=0;2.while(!feof(fp))3.{4.int c=fgetc(fp);5.printf('%c:/t%x/n',c,c);6.}其原因就是当内部指针指向结尾时，还要执行一次读操作，文件结束标记才置位，而下面的代码将只输出“hello”不输出文件结束符：[cpp] view plain copy1.int c；2.c=fgetc(fp);3.while(!feof(fp))4.{5.printf('%c:/t%x/n',c,c);6.c=fgetc(fp);7.}当文件内部指针指向结束位置时，先执行一次读操作，置位文件结束标记，while循环立即结束。

收集三个人的说法，基本上差不多，你能看懂一个就行了。

第一种feof()和EOF的用法——C中文件结尾的判断查看stdio.h可以看到如下定义：#define EOF (-1)#define _IOEOF 0x0010#define feof(_stream) ((_stream)->_flag & _IOEOF)由此可以看出，这两种方式的原理是不同的。

在这里先说下EOF和feof（）这个两个宏定义，在我们学的课本中有这样的描述。

EOF是不可输出字符，因此不能在屏幕上显示。

由于字符的ASCII码不可能出现-1，因此EOF定义为-1是合适的。

当读入的字符值等于EOF时，表示读入的已不是正常的字符而是文件结束符，但这适用对文本文件的读写。

在二进制文件中，信息都是以数值方式存在的。

EOF的值可能就是所要处理的二进制文件中的信息。

这就出现了需要读入有用数据却被处理为“文件结束“的情况。

为了解决这个问题，C提供了一个feof()函数，可以用它来判断文件是否结束。

feof（fp）用于测试fp所指向的文件的当前状态是否为“文件结束”。

如果是，函数则返回的值是1（真），否则为0（假）。

说了这两个的定义，肯定还对二进制文件和文本文件的区别有些模糊（唉，因为我当时就对这些搞不懂），那现在就回顾下这两个文件的概念。

C语言支持的是流式文件，它把文件看作由一个一个的字符（字节）数据组成的序列。

根据数据的组织和操作形式，可以分为ASCII文件和二进制文件。

ASCII文件又称为文本文件，它是在一个字节的存储单元上存放一个字符（在外存中存放的是该字符的ASCII码，每个字符将占一个字节）。

二进制文件是把内存中的数据按其在内存中的存储格式在磁盘上原样保存。

对字符而言，由于其外存存储格式和内存表示格式相同，所以，在外存上也存放每个字符的ASCII码。

但是说EOF只能用于文本文件，其实不然，这点不是特别的准确，还要看定义的变量的类型。

> mssa.rar > EEOF.Mfunction [E,V,A,C]=eeof(X, M, convert)% Syntax: [E,V,A,C]=eeof(X, M); [E,V,A,C]=eeof(X, M, 1);% This function performs an extended empirical orthogonal% function (EEOF) analysis of matrix 'X', for embedding dimension 'M'. % Each of the L columns of X is a time series of length N.%% Returns: E - eigenfunction matrix. (LM by LM)% V - vector containing variances (unnormalized eigenvalues). % A - matrix of principal components.% C - lag-covariance matrix.%% V is ordered from large to small: E and A are sorted accordingly. %% Note that X is assumed to be centered. To center the data, use% the commands:% [r,c]=size(X); X=X-ones(r,1)*mean(X); before running EEOF. % If you also want to standardize the data, use:% X=X./(ones(r,1)*std(X));.%% If a third argument is supplied, the eigenfunctions/values will% be reordered into the same format as MSSA output - i. e. L blocks % of size M rather than M blocks of size L.%% This function provides the same output, within numerically determined % limits, as MSSA methods using Broomhead-King type covariance estimation:% it is intended as a check on those functions.%% Note that this function is *extremely* computationally intensive% for large matrices and lags. For example, if X is 1000 by 1000,% and M = 5, EEOF will take about 10 hours on a Cray YMP! Inputting % a subset of the PCs of X rather than the full data matrix can% substantially reduce the computational load.%% Written by Eric Breitenberger. Version date 1/11/96%************************************************.edu%[N,L]=size(X);if M*L>=N-M+1, disp('Warning: Covariance matrix may beill-conditioned.'), end% Create the extended matrix:T=zeros(N-M+1,M*L);for i=1:MT(:,L*(i-1)+1:L*i)=X(i:N-M+i,:);end% Compute the eigenvectors/values of the covariance matrix:C=(T'*T)/(N-M+1);clear X[E,V]=eig(C);V=diag(V);A=T*E; % compute principal componentsif nargin==3 % Prepare MSSA-style output:% sort E,V,C, and A from M blocks of L to L blocks of M.ind=1:L:(M-1)*L+1;for i=1:L, index=[index ind+i-1]; endE=E(index,index);V=V(index);% sort the covariance matrix and PCs:C=C(index,index);A=A(:,index);end% Sort eigenvalues/vectors/PCs in descending order:[V,ind]=sort(-V);V=-V';E=E(:,ind);A=A(:,ind); > mssa.rar > EOF.Mfunction [F,L,B]=eof(X,n,s);% EOF calculates the empirical orthogonal functions% and amplitudes (principal components) of the data matrix 'X'. % Syntax: [F,L,B]=eof(X); [F,L,B]=eof(X,.9,'norm');% Input: X - data matrix. For a standard (S-mode) EOF analysis, % the columns of X are time series, while the rows % are spatial maps. The eigenfunctions in this case % will be spatial patterns, and the principal% components are time series.% n - number of eigenfunctions to return (optional).% If n is less than 1, it is interpreted as% a fractional variance (e. g. n=.9), and enough% eigenvectors are returned to account for n*100% % of the variance. The default is to return all EOFs. % s - Normalization option. If s='norm', then each% column of X will be normalized (assigned% unit variance). If s is not specified, the% data are not normalized.%% Output: F - eigenfunction matrix (columns are eigenvectors). % L - vector of eigenvalues.(all eigenvalues are returned)% B - principal components matrix.%% Written by Eric Breitenberger. Version date 1/11/96%************************************************.edu%[r,c]=size(X);if c>r, disp('Warning: Covariance matrix may be ill-conditioned.'), end if nargin==1n=c; s='none';elseif nargin==2if isstr(n)s=n; n=c;elses='none';endendX=X-ones(r,1)*mean(X); % center the dataif s=='norm'X=X./(ones(r,1)*std(X)); % normalizeelseif s~='none'error('Improper normalization option. Please check inputs.')endS=X'*X; % compute the covariance matrix[F,L]=eig(S);clear S% sort eigenvectors, eigenvalues[L,i]=sort(diag(-L));L=-L';F=F(:,i);% figure out how many eigenvectors to keep:if n<1 % if n is in the form of fractional variance, convert to an index var=n*sum(L);i=find(cumsum(L)>=var);n=i(1);endif c>n, F=F(:,1:n); end % keep only first n eigenvectorsB=X*F; % calculate principal components (first n) > mssa.rar > EOFCENT.Mfunction [F,L,B]=eofcent(X,n);% EOF calculates the empirical orthogonal functions% and amplitudes (principal components) of the data matrix 'X'.% Syntax: [F,L,B]=eof(X); [F,L,B]=eof(X,.9);%% Input: X - data matrix. For a standard (S-mode) EOF analysis, % the columns of X are time series, while the rows % are spatial maps. The eigenfunctions in this case % will be spatial patterns, and the principal% components are time series.% n - number of eigenfunctions to return (optional). % If n is less than 1, it is interpreted as% a fractional variance (e. g. n=.9), and enough % eigenvectors are returned to account for n*100% % of the variance. The default is to return all EOFs. %% Output: F - eigenfunction matrix (columns are eigenvectors). % L - vector of eigenvalues.(all eigenvalues are returned)% B - principal components matrix.%% EOFCENT does the same thing as EOF, but does not allow the data matrix to% be modified within the function, thus avoiding the memory penalty of passing% the large data matrix into the function. If you want to center or % standardize the data, you must do it in the main workspace before calling % EOFCENT The commands "[r,c]=size(X); X=X-ones(r,1)*mean(X);" will center the% data. If you then want to standardize the data, use"X=X./(ones(r,1)*std(X));".%% Written by Eric Breitenberger. Version date 1/11/96%************************************************.edu%[r,c]=size(X);if c>r, disp('Warning: Covariance matrix may be ill-conditioned.'), end if nargin==1n=c;endS=X'*X; % compute the covariance matrix[F,L]=eig(S);clear S% sort eigenvectors, eigenvalues[L,i]=sort(diag(-L));L=-L';F=F(:,i);% figure out how many eigenvectors to keep:if n<1 % if n is in the form of fractional variance, convert to an index var=n*sum(L);i=find(cumsum(L)>=var);n=i(1);endif c>n, F=F(:,1:n); end % keep only first n eigenvectorsB=X*F; % calculate principal components (first n)。