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  • 1、“右击MATLAB”图标,打开...3、复制这个文件,放到U盘、云盘、邮箱之类的,目的是拷贝到另一台PC上。 4、将文件在解压到另一台D盘。(最好不要C盘,其它都行) 5、MATLAB安装目录中,大写的MATLAB.ex...

    1、“右击MATLAB”图标,打开文件所在目录。

     

     

    2、后退,然后复制MATLAB里面的那个文件夹(我的是R2015b)(MATLAB这个文件夹要不要都可以)

     

    3、复制这个文件,放到U盘、云盘、邮箱之类的,目的是拷贝到另一台PC上。

     

     

    4、将文件在解压到另一台D盘。(最好不要C盘,其它都行)

     

    5、 MATLAB安装目录中,大写的MATLAB.exe(大部分WIN10隐藏后缀)为MATLAB的启动程序,双击即可启动MATLAB。

     

    6、也可以在桌面设置快捷方式。

     

    “右击”——>“新建——>“快捷方式”。

     

    点击“浏览”,找到【5】中的那个启动应用程序,选中。

     

    “下一步”——>“完成”。


    感叹一下!

    Matlab越来越大了。

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  • Matlab文件

    2018-01-15 19:15:14
    Matlab有着强大的数据处理功能,...你可以将txt的一些文本数据直接拷贝matlab窗口,然后保存为mat文件,下次就可以直接采用load函数了。 (1)Load load 从Matlab的数据文件.mat中读取变量数据,也可以从.txt .

    Matlab有着强大的数据处理功能,经常需要从外部文件读取数据或将数据写到外部文件。Matlab和外部文件进行数据交换相关的命令,个人目前了解到的有以下几种。

    (0)自己添加

    你可以将txt的一些文本数据直接拷贝到matlab窗口,然后保存为mat文件,下次就可以直接采用load函数了。

    (1)Load

    load 从Matlab的数据文件.mat中读取变量数据,也可以从.txt .dat等文件中读取数据。使用load命令读取数据以后在Matlab中数据变量和文件同名。例如使用“load data.txt”后数据变量名即为data。
    需要注意的是文件格式的不同,文件格式分为二进制格式和ASCII格式两种。如果是二进制格式的文件,可以使用load命令直接读取。但如果是ASCII格式的文件,需要保证数据是整齐的(每一行数据个数要一致),否则会出错。

    例:
    data.txt文件(ASCII格式)
    0 1
    1 2 3
    0
    使用“load data.txt”将会出错。

    data1.txt文件
    0 1 2
    1 2 3
    2 3 4
    使用“load data1.txt”能顺利读入3*3矩阵。

    和load相对应的写数据命令为save,一般存为.mat文件,save保存的文件格式为二进制格式。

    二进制和ASCII的区别
    从文件编码的方式来看,文件可分为ASCII码文件和二进制码文件两种。
    ASCII文件也称为文本文件,这种文件在磁盘中存放时每个字符对应一个字节,用于存放对应的ASCII码。例如,数5678的存储形式为:
    ASC码:00110101(5) 00110110(6) 00110111(7) 00111000(8) 共占用4个字节。ASCII码文件可在屏幕上按字符显示, 例如源程序文件就是ASCII文件,用DOS命令TYPE可显示文件的内容。由于是按字符显示,因此能读懂文件内容。

    二进制文件是按二进制的编码方式来存放文件的。例如,数5678的存储形式为:00010110 00101110 (十进制5678转换成二进制)只占二个字节。二进制文件虽然也可在屏幕上显示,但其内容无法读懂。C系统在处理这些文件时,并不区分类型,都看成是字符流,按字节进行处理。输入输出字符流的开始和结束只由程序控制而不受物理符号(如回车符)的控制。因此也把这种文件称作“流式文件”。

    (2)importdata

    importdata根据文件名将数据导入到Matlab工作区。可以导入文件类型有很多,.txt .wav 等等。导入的数据(包括字符串和数值)以结构形式存放在工作区,可以使用whos命令来查看工作区的数据。
    importdata可以导入load不能读取的长短不一的ASCII文件。当文件中既包含字符串又包含数值,而且数值长度个数不一时,可以使用importdata命令。注意读取的数值矩阵列数以文件中数值第一行的列数为标准。

    例 test.txt
    This is a test.
    Start
    0 1 2
    1 2
    1 2 3 4
    运行A=importdata(‘test.txt’)
    结果:
    A =
    data: [4x3 double]
    textdata: {2x1 cell}

    A.data =
    0 1 2
    1 2 NaN
    1 2 3
    4 NaN NaN

    A.textdata =
    ‘This is a test.’
    ‘Start’

    另外,读取的字符串只能位于数值之前,位于数值之后的将被忽略。

    例:test.txt
    0 1 2
    1 2
    1 2 3 4
    End.
    运行A=importdata(‘test.txt’)
    结果:
    A =
    0 1 2
    1 2 NaN
    1 2 3
    4 NaN NaN

    除了importdata命令以外,还可以从菜单选项file–>import data…导入数据文件,效果和importdata命令一样。

    (3)fopen

    fopen打开一个文件并创建文件标识以供接下来的读写等操作。fopen命令本身不进行读操作。然后可以使用fscanf读取数据,根据需要对数据进行筛选编辑。

    例:读取字符串的方法
    data.txt
    0 1 2
    1 2 3
    1 2 3
    End.

    fid=fopen(‘data.txt’); %打开文件,创建文件标识
    A=fscanf(A,’%c’); %读取数据
    fclose(fid); %关闭文件标识
    i=findstr(A,’End’); %查找标识
    B=A(1:i-3); %提取数据,换行为2个字符
    C=str2num(B); %将数据转换成数值矩阵

    结果:
    A =
    0 1 2

    1 2 3

    1 2 3

    注意其中str2num同样需要保证数值矩阵中列数一致,如果不一致,则结果为空。


    0 1 2
    1 2
    1 2 3
    End.

    结果C=[]

    例:读取行的方法
    fid1=fopen(‘data.txt’);
    fid2=fopen(‘numbers.txt’,’w’);
    while ~feof(fid1)
    aline=fgetl(fid1);
    if double(aline(1))>=48&&double(aline(1))<=57
    fprintf(fid2,’%s\n’,aline);
    continue
    end
    end
    fclose(fid1);
    fclose(fid2);

    numbers.txt即为按行保存的数值文件

    还有另外的方法
    在MATLAB中,来读取和写入文本文件是很简单的事。下面,就来简单介绍下。如果有其他问题,请留言。
    一、读取文本文件
    思路:
    1、用fopen来打开一个文件句柄
    2、用fgetl来获得文件中的一行,如果文件已经结束,fgetl会返回-1
    3、用fclose来关闭文件句柄
    比如,TIM_Grid_Data.txt的内容如下:
    0.1 0.1 151.031 -12.3144 -29.0245 3.11285
    0.1 0.2 120.232 -2.53284 -8.40095 3.3348
    0.1 0.3 136.481 -0.33173 -22.4462 3.598
    0.1 0.4 184.16 -18.2706 -54.0658 2.51696
    0.1 0.5 140.445 -6.99704 -21.2255 2.4202
    0.1 0.6 127.981 0.319132 -29.8315 3.11317
    0.1 0.7 106.174 -0.398859 -39.5156 3.97438
    0.1 0.8 105.867 -20.1589 -13.4927 11.6488
    0.1 0.9 117.294 -11.8907 -25.5828 4.97191
    0.1 1 79.457 -1.42722 -140.482 0.726493
    0.1 1.1 94.2203 -2.31433 -11.9207 4.71119
    那么可以用下面的代码来读取该文本文件:
    fid=fopen(‘TIM_Grid_Data.txt’,’r’);
    best_data=[];
    while 1
    tline=fgetl(fid);
    if ~ischar(tline),break;end
    tline=str2num(tline);
    best_data=[best_data;tline];
    end
    fclose(fid);
    这样文本文件中的内容就读入到了best_data中了。
    二、写入文本文件
    思路:
    1、用fopen打开一个文件句柄,但要用“w+”或“r+”等修饰符,具体参看help fopen
    2、用fprintf写入数据
    3、用fclose来关闭文件句柄
    比如下面的程序:
    fid=fopen(‘Data.txt’,’a+’);
    fprintf(fid,’Hello,Tim\r\n’);
    fprintf(fid,’http://blog.sina.com.cn/pengtim‘);
    a=rand(1,10);
    fprintf(fid,’%g\r\n’,a);
    fclose(fid);
    打开Data.txt文件,可以看到:
    Hello,Tim
    http://blog.sina.com.cn/pengtim0.655741
    0.0357117
    0.849129
    0.933993
    0.678735
    0.75774
    0.743132
    0.392227
    0.655478
    0.171187
    所以,用MATLAB来进行操作文本文件是不是很简单啊。

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  • Matlab文件读写

    2019-09-27 05:49:45
    (0)自己添加 你可以将txt的一些文本数据直接拷贝matlab窗口,然后保存为mat文件,下次就可以直接采用load函数了。 (1)Load load 从Matlab的数据文件.mat中读取变量数据,也可以从.txt .dat等文件中读取数据...
    读文件:
     (0)自己添加

      你可以将txt的一些文本数据直接拷贝到matlab窗口,然后保存为mat文件,下次就可以直接采用load函数了。


    (1)Load
    load 从Matlab的数据文件.mat中读取变量数据,也可以从.txt .dat等文件中读取数据。使用load命令读取数据以后在Matlab中数据变量和文件同名。例如使用“load data.txt”后数据变量名即为data。
    需要注意的是文件格式的不同,文件格式分为二进制格式和ASCII格式两种。如果是二进制格式的文件,可以使用load命令直接读取。但如果是ASCII格式的文件,需要保证数据是整齐的(每一行数据个数要一致),否则会出错。
     
    例:
    data.txt文件(ASCII格式)
    0 1
    1 2 3
    0
    使用“load data.txt”将会出错。
     
    data1.txt文件
    0 1 2
    1 2 3
    2 3 4
    使用“load data1.txt”能顺利读入3*3矩阵。
     
     
    和load相对应的写数据命令为save,一般存为.mat文件,save保存的文件格式为二进制格式。
     
    二进制和ASCII的区别
    从文件编码的方式来看,文件可分为ASCII码文件和二进制码文件两种。 
    ASCII文件也称为文本文件,这种文件在磁盘中存放时每个字符对应一个字节,用于存放对应的ASCII码。例如,数5678的存储形式为: 
    ASC码:00110101(5)   00110110(6)   00110111(7) 00111000(8) 共占用4个字节。ASCII码文件可在屏幕上按字符显示, 例如源程序文件就是ASCII文件,用DOS命令TYPE可显示文件的内容。由于是按字符显示,因此能读懂文件内容。 

    二进制文件是按二进制的编码方式来存放文件的。例如,数5678的存储形式为:00010110 00101110 (十进制5678转换成二进制)只占二个字节。二进制文件虽然也可在屏幕上显示,但其内容无法读懂。C系统在处理这些文件时,并不区分类型,都看成是字符流,按字节进行处理。输入输出字符流的开始和结束只由程序控制而不受物理符号(如回车符)的控制。因此也把这种文件称作“流式文件”。
     
    (2)importdata
    importdata根据文件名将数据导入到Matlab工作区。可以导入文件类型有很多,.txt .wav 等等。导入的数据(包括字符串和数值)以结构形式存放在工作区,可以使用whos命令来查看工作区的数据。
    importdata可以导入load不能读取的长短不一的ASCII文件。当文件中既包含字符串又包含数值,而且数值长度个数不一时,可以使用importdata命令。注意读取的数值矩阵列数以文件中数值第一行的列数为标准。
     
    例 test.txt
    This is a test.
    Start
    0 1 2
    1 2
    1 2 3 4
    运行A=importdata('test.txt')
    结果:
    A =
            data: [4x3 double]
        textdata: {2x1 cell}
     
    A.data =
         0     1     2
         1     2   NaN
         1     2     3
         4   NaN   NaN
     
    A.textdata =
        'This is a test.'
        'Start'
     
    另外,读取的字符串只能位于数值之前,位于数值之后的将被忽略。
     
    例:test.txt
    0 1 2
    1 2
    1 2 3 4
    End.
    运行A=importdata('test.txt')
    结果:
    A =
         0     1     2
         1     2   NaN
         1     2     3
         4   NaN   NaN
     
     
    除了importdata命令以外,还可以从菜单选项file-->import data...导入数据文件,效果和importdata命令一样。
     
    (3)fopen
    fopen打开一个文件并创建文件标识以供接下来的读写等操作。fopen命令本身不进行读操作。然后可以使用fscanf读取数据,根据需要对数据进行筛选编辑。
     
    例:读取字符串的方法
    data.txt
    0 1 2
    1 2 3
    1 2 3
    End.
     
    fid=fopen('data.txt');    %打开文件,创建文件标识
    A=fscanf(A,'%c');         %读取数据
    fclose(fid);              %关闭文件标识
    i=findstr(A,'End');       %查找标识
    B=A(1:i-3);               %提取数据,换行为2个字符
    C=str2num(B);             %将数据转换成数值矩阵
     
    结果:
    A =
    0 1 2
     
    1 2 3
     
    1 2 3
     
    注意其中str2num同样需要保证数值矩阵中列数一致,如果不一致,则结果为空。
     
    0 1 2
    1 2
    1 2 3
    End.
     
    结果C=[]
     
     
    例:读取行的方法
    fid1=fopen('data.txt');
    fid2=fopen('numbers.txt','w');
    while ~feof(fid1)
        aline=fgetl(fid1);
        if double(aline(1))>=48&&double(aline(1))<=57
            fprintf(fid2,'%s\n',aline);
            continue
        end
    end
    fclose(fid1);
    fclose(fid2);
     
    numbers.txt即为按行保存的数值文件

    还有另外的方法

    在MATLAB中,来读取和写入文本文件是很简单的事。下面,就来简单介绍下。如果有其他问题,请留言。

    一、读取文本文件

    思路:

    1、用fopen来打开一个文件句柄

    2、用fgetl来获得文件中的一行,如果文件已经结束,fgetl会返回-1

    3、用fclose来关闭文件句柄

    比如,TIM_Grid_Data.txt的内容如下:

    0.1 0.1 151.031 -12.3144 -29.0245 3.11285
    0.1 0.2 120.232 -2.53284 -8.40095 3.3348
    0.1 0.3 136.481 -0.33173 -22.4462 3.598
    0.1 0.4 184.16 -18.2706 -54.0658 2.51696
    0.1 0.5 140.445 -6.99704 -21.2255 2.4202
    0.1 0.6 127.981 0.319132 -29.8315 3.11317
    0.1 0.7 106.174 -0.398859 -39.5156 3.97438
    0.1 0.8 105.867 -20.1589 -13.4927 11.6488
    0.1 0.9 117.294 -11.8907 -25.5828 4.97191
    0.1 1 79.457 -1.42722 -140.482 0.726493
    0.1 1.1 94.2203 -2.31433 -11.9207 4.71119

    那么可以用下面的代码来读取该文本文件:

    fid=fopen('TIM_Grid_Data.txt','r');
    best_data=[];
    while 1
        tline=fgetl(fid);
        if ~ischar(tline),break;end
        tline=str2num(tline);
        best_data=[best_data;tline];

    end

    fclose(fid);

    这样文本文件中的内容就读入到了best_data中了。

    写文件

    思路:

    1、用fopen打开一个文件句柄,但要用“w+”或“r+”等修饰符,具体参看help fopen

    'r'

    Open file for reading.

    'w'

    Open or create new file for writing. Discard existing contents, if any.

    'a'

    Open or create new file for writing. Append data to the end of the file.

    'r+'

    Open file for reading and writing.

    'w+'

    Open or create new file for reading and writing. Discard existing contents, if any.

    'a+'

    Open or create new file for reading and writing. Append data to the end of the file.

    'A'

    Open file for appending without automatic flushing of the current output buffer.

    'W'

    Open file for writing without automatic flushing of the current output buffer.

    2、用fprintf写入数据

    3、用fclose来关闭文件句柄

    比如下面的程序:

    fid=fopen('Data.txt','a+');
    fprintf(fid,'Hello,Tim\r\n');
    fprintf(fid,'http://blog.sina.com.cn/pengtim');
    a=rand(1,10);
    fprintf(fid,'%g\r\n',a);
    fclose(fid);

    打开Data.txt文件,可以看到:

    Hello,Tim
    http://blog.sina.com.cn/pengtim0.655741
    0.0357117
    0.849129
    0.933993
    0.678735
    0.75774
    0.743132
    0.392227
    0.655478
    0.171187

     

    写文件:

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/5693744.html

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  • 最近有个爬数据的任务,数据量不小,总共有上百G,但每次爬只是一个数组,几兆大小,那如何存储这样零碎的数据呢?可用的存储方式如数据库、文件存储等:如果用数据库存储,不...下面介绍一种Matlab提供的大数据存储...

    最近有个爬数据的任务,数据量不小,总共有上百G,但每次爬只是一个数组,几兆大小,那如何存储这样零碎的数据呢?

    可用的存储方式如数据库、文件存储等:如果用数据库存储,不太适合选关系型数据库,可以考虑时间序列数据库或key-value数据库,需要一些学习成本;

    使用文件存储比较简单,如每爬一次,将数据保存为一个csv文件,但这会带来文件数量大的问题,不利于数据搬移。

    下面介绍一种Matlab提供的大数据存储方式:matfile。它本质就是一个mat文件,但matfile可以直接向其保存或加载部分变量,避免了大数据的内存载入。相对于 load 或 save 函数,使用 matfile 函数的主要优点是对于太大而无法装入内存中的数据集,可以仅处理该数据集的一部分。本质上,其使用了 HDF5 格式。

    1、整变量写入mat文件

    %% 整变量写入

    filename = 'myFile.mat';

    % 方式1

    x = magic(20);

    save(filename, 'x');

    % 方式2

    m = matfile(filename, 'Writable', true);

    y = magic(15);

    m.y = y;

    disp(m)

    结果如下

    Properties:

    Properties.Source: '.\myFile.mat'

    Properties.Writable: true

    x: [20x20 double]

    y: [15x15 double]

    可以使用whos查看文件中的变量信息:

    >> whos('-file', 'myFile.mat')

    Name Size Bytes Class Attributes

    x 20x20 3200 double

    y 15x15 1800 double

    但是,使用save保存的mat文件,默认使用的是v7版本,不支持部分加载。

    2、部分加载

    什么是部分加载?就是只加载变量的部分内容,对于大数据变量可以节省加载时间。

    目前只有v7.3版本支持,使用matfile可以创建v7.3的mat文件:

    %% 部分变量的保存与加载

    m = matfile('myFile2.mat'); % 新建时,默认Writable为true

    % 保存部分变量

    m.y(81:100,81:100) = magic(20);

    % 加载部分变量

    z = m.y(85:94, 85:94);

    % 确定变量大小

    [nrows, ncols] = size(m, 'y')

    如果后续想修改数据,可以

    %% 部分变量的修改

    m = matfile('myFile2.mat', 'Writable', true);

    % 或者

    % m = matfile('myFile2.mat');

    % m.Properties.Writable = true;

    m.y(1, :) = m.y(1, :)*2;

    对于非常大的文件,好的做法是一次将尽可能多的数据读取和写入到内存中,否则,重复的文件访问会严重影响性能。例如,假设文件包含许多行和列,并且加载一行就需要占用大量内存。这种情况下不要一次更新一个元素,而应该更新一行,如上。

    如果内存大小不是问题,那一次更新一个变量的全部内容也是可以的。

    3、动态加载部分变量

    如何动态地从 MAT 文件访问部分变量呢?在变量名未知时,此功能很有用。

    假设 MAT 文件示例 topography.mat 包含一个或多个具有未知名称的数组。构造一个 MatFile 对象,该对象对应于文件 topography.mat。调用 who以获取文件中的变量名称(topography.mat是matlab提供了,可以直接使用)。

    exampleObject = matfile('topography.mat');

    varlist = who(exampleObject)

    结果

    >> varlist

    varlist =

    4×1 cell 数组

    {'topo' }

    {'topolegend'}

    {'topomap1' }

    {'topomap2' }

    那么就可以如下访问变量

    for index = 3:4

    varName = varlist{index};

    S(1).(['elevationOf_',varName]) = exampleObject.(varName)(:,3);

    end

    结果

    >> S

    S =

    包含以下字段的 struct:

    elevationOf_topomap1: [64×1 double]

    elevationOf_topomap2: [128×1 double]

    4、避免意外加载整个变量

    如果您不知道 MAT 文件中一个大型变量的大小,并且想要一次仅加载该变量的一部分,不要使用 end 关键字。使用 end 关键字会将相关变量的全部内容临时加载到内存中。对于非常大的变量,加载过程可能会花费较长时间,也可能会产生 Out of Memory 错误。在这种情况下,应对 MatFile 对象调用 size 方法。

    例如,以下代码会将 B 的完整内容临时加载到内存中:

    lastColB = exampleObject.B(:,end);

    改用以下代码可提高性能:

    [nrows,ncols] = size(exampleObject,'B');

    lastColB = exampleObject.B(:,ncols);

    类似地,任何时候使用 matObj.varName 形式的语法引用变量,例如 exampleObject.B,MATLAB都会临时将整个变量加载到内存中。因此,请使用以下语法调用 size 方法:

    [nrows,ncols] = size(exampleObject,'B');

    而不是

    [nrows,ncols] = size(exampleObject.B);

    5、预开辟空间

    当需要将大量数据写入 MAT 文件时,会存在不断开辟新空间的问题。为了尽可能减少文件增长的次数并确保最佳性能,可以在填充数据前初始化数组。

    fileName = 'matFileOfDoubles.mat';

    matObj = matfile(fileName);

    matObj.Properties.Writable = true;

    matObj.data(1, 1000000) = 0;

    这时,由于mat文件的数据压缩功能,matFileOfDoubles.mat很小。所以将一个初始值赋给数组的最后一个元素不会创建一个大文件,但它却可以为数据的不断增加做好准备。

    nout = 0;

    while(nout < 1000000)

    fprintf('Writing %d of %d\n',nout,1000000);

    chunkSize = min(50000,1000000-nout);

    data = randn(1,chunkSize);

    matObj.data(1,(nout+1):(nout+chunkSize)) = data; % 填充数据

    nout = nout + chunkSize ;

    end

    6、保存 7.3 版本的 MAT 文件

    除了使用matfile创建7.3版本的mat文件,还可以

    save('data.mat', .., '-v7.3');

    如果想让save默认保存v7.3格式的mat文件,如下设置:点击主页选项卡上的 预设

    选择 MATLAB > 常规 > MAT 文件,勾选为第一个

    Mat的版本

    7.3 版本的特点:7.3 版本的 MAT 文件使用基于 HDF5 的格式,该格式要求使用一些存储空间来描述文件内容。

    对于元胞数组、结构体数组或可以存储异构数据类型的其他容器,7.3 版本的 MAT 文件有时比版本 7 的 MAT 文件要大。

    7、关于数据压缩

    从 7 版本开始,当将数据写入到 MAT 文件时,MATLAB 会对数据进行压缩以节省存储空间。数据压缩和解压缩会降低所有保存操作和部分加载操作的速度。在大多数情况下,降低文件大小所花费的额外时间是值得的。

    在某些情况下,加载压缩数据实际上可能比加载未压缩数据更快。例如,假设数值数组中的数据块分别保存为一个 10 MB 的压缩文件和一个 100 MB 的未压缩文件。加载每个文件的前 10 MB 花费的时间相同。但加载未压缩文件的剩余 90 MB 还要花费加载前 10 MB 的九倍时间,而压缩文件只需要相对较少的解压缩时间即可完成加载。

    在下列情况下数据压缩的好处可以忽略:相对于容器的复杂性,数据量不大。例如,压缩和解压缩简单数值数组比压缩和解压缩相同大小的元胞数组或结构体数组花费的时间更少。若数组产生的未压缩文件大小少于 3 MB, 则对数组进行压缩的好处非常有限,除非您要通过网络传输这些数据。

    数据是随机的,没有重复的模式或一致的值。

    8、问题解决

    基于以上matfile的用法,可以解决大数据存储的问题。

    按内容5讲的,先开辟一个大的空间

    matObj.data(1000, 1000000) = 0;

    然后依次存入数据

    for i = 1:1000

    ...

    matObj.data(i, :) = data; % 填充数据

    end

    但这种方式需要提前确定每次爬的数据的长度,而且随着数据的不断存储,会发现会越来越慢。原因可能出自数据压缩,matObj.data是一个变量,随着数据量的增大,数据压缩会越来越慢。

    为了保证存储效率,可以换一种方式:每次创建一个新变量保存数据;

    同时,维护一个list表,记录存入数据和变量名的对应关系,这个list变量只要在最后一次爬数据后存入mat即可

    这样,每次存储都不改变原有变量内容,只是在mat文件中不断添加新变量。经测试,按上面的方式第一次存储和最后一次存储的时间相差无几。而且这种方式更灵活,即使每次爬的数据长度不一样,也照样存储。

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