matlab如何很好的处理比较大的数据？

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我在用matlab导入数据的时候，一共5万条记录的csv文件，如果只有两个变量共2兆左右时，2秒钟就成功搞定了，但是如果有1000多个变量时，数据约50兆，一旦运行读取程序电脑就会死机。而同样的数据用R语言约10s就搞定了。修改一下：有点失误，两个变量的数据为几百k，链接：http://pan.baidu.com/s/1c1lbLAg 密码：oz5r ，相应的R语言程序：# 读取数据trainy <- read.csv(“train_y.csv”)trainx <- read.csv(“train_x.csv”)相应的Matlab程序：trainy = csvread(‘train_y.csv’,2,0);另一个数据用程序和导入工具箱都会电脑死机————————————————————————今天发现一个新函数readtable(‘train_x.csv’);直接搞定了readtable(‘train_x.csv’);

2018年1月12日 4 条回复 1498 次浏览
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发起人：宇智波带土 初入职场

学生

回复 ( 4 )

  1. Falccm
    Falccm 初入职场
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    你的数据格式什么样的？为什么两个变量是2M，1000多个变量才50M？你的读取程序怎么写的？

    最好把文件发出来吧，50M上传网盘应该不麻烦

    更新：

    看了你发的文件，你的train_x.csv中的数据中有带引号的，csvread应该是不能读取的，下边是两种读取方法：

    第一种是比较正常的读取方法，用textscan读取：

    fid = fopen('train_x.csv');
data = textscan(fid,'','delimiter',',"',...
    'MultipleDelimsAsOne',1,'CollectOutput',1,'HeaderLines',1);
fclose(fid);
data = data{1};
  2. George Feng
    George Feng 初入职场
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    使用datastore()读取

    环境：Matlab2015b, Win10x64, i3, 8G, SSD

    耗时：7.2s

    代码：

    clear;clc;

tic
RecName = 'train_x.csv'; % 设定文件名称，支持csv/txt等格式
RecStore = datastore(RecName,'ReadVariableNames',true); % 设定是否读取变量名
RecStore.Delimiter = ','; % 设定分隔符
RecStore.NumHeaderLines = 1; % 设定首行行数，如果第一行也是数据就生成0
RecStore.ReadSize = 'file'; % 设定读取规模


RecTab = readall(RecStore); % 读取数据
toc
  3. MueRYX
    MueRYX 初入职场
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    csv这个格式是比较好的，新版支持mapreduce,用起来相当方便。大文件，一般采用分块的方法读取，textscan,支持。

    总体思路就是拆分，计算，合并，其实就是mapreduce，2015b自动可以采用开启配置好的集群。

  4. 捉木马的蓝胖纸
    捉木马的蓝胖纸 初入职场
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    循环变矩阵运算。

    多核并行计算。

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