在科学和技术领域中，数据处理是最为普遍的一项任务，而以Matlab为代表的数学软件，可以很好地完成数据处理的任务。可是，在处理大量数据时，如何提升数据导入效率成为一个不可避免的问题。支持快速读取大量数据的函数importdata就成为了一个很重要的工具。

　　importdata函数是一个通用的函数，可以读取几乎所有格式的数据，如 ASCII、图像、视频、声音和二进制文件等。除了获得数据之外，importdata可以很好的自动完成重要的任务，如列标记、数字自动转化、数组维度自动适应等。它可以用于Matlab中、Matlab plot控制台，或在Matlab中对数据的处理、拼接以及其他操作。

　　对于大量数据集的读取，我们通常会采用使用fopen,fgets, fclose之类的命令来一行一行地读取文件，然后将读取出来的数据转换成矩阵格式。但这种方式极其繁琐，而且时间成本较高。而importdata函数则能够快速地将数据转化为矩阵形式，因此在读取大量数据时，我们可以借助importdata函数来进行数据的导入。

　　那么，如何使用importdata函数来快速读取大量数据呢？以下是一些使用importdata方法的技巧和注意点：

　　1. 减少文件的读取时间

　　数据导入的速度，关键在于减少文件的读取时间。我们可以使用一些方法来减少文件的读取时间。例如，尝试将所有需要导入的文件尽可能放在同一个文件夹下，并且避免同时操作多个文件。如果需要使用不同的文件夹，则尽量减少过渡的文件夹，以便importdata函数更快地搜索文件。

　　2. 标记数据

　　当你使用importdata函数读取数据时，有时候你需要提供一些信息给函数，这些信息将有助于函数正确地读取数据。例如，当你需要读取大量数据文件，且文件中包含的列不能自动被Matlab识别，这时你就需要在前几行手动添加列头说明。这样，当你调用importdata函数时，函数就可以根据列名来自动转换矩阵。

　　3. 导入多个数据文件时，使用struct和cell的类型存储

　　在实际数据处理中，我们通常需要导入多个数据文件进行处理。此时，使用struct和cell类型来存储导入的多个文件数据非常方便。具体思路是对每个数据文件采用struct类型来存储，而对于存储多个struct，我们则采用cell类型来存储。下面是一个例子：

　　```

　　data = cell(1, file_numbers);

　　for i = 1:file_numbers

　　 filename = strcat(path, files(i).name);

　　 data{i} = importdata(filename);

　　end

　　```

　　通过以上代码，可以将所有的数据以cell类型进行存储，并且使每一个数据文件被一个struct类型所代表。这样的存储格式，方便了我们对数据的处理和调用。也使得我们的代码更加简洁、可读性高。

　　4. 自动调整维度和格式

　　importdata函数可以自动调整维度和格式，以便在导入数据时得到一个一致的格式或者阵列大小。例如，如果第一列数字被标记为String类型，但是其余列都是数字类型，则importdata会将该列自动转为数字类型。再例如，如果不同文件数据的维度不同，导入时可以添加"0"或"-1"作为缺省参数，importdata函数可以根据数据自动调整维度。

　　5.检查数据导入

　　在使用importdata函数导入数据之前，请务必检查数据格式和内容的准确性。在实际数据处理中，数据质量的准确性与可靠性十分重要。如果导入的数据格式不正确，会引起一些不稳定的错误。因此，在导入数据之前要仔细地检查数据质量，确保数据格式正确，确保数据的可靠性。

　　总的来说，使用importdata函数快速读取大量数据，需要注意的一些细节和技巧，以下是一些要点：

　　1.减少文件的读取时间。

　　2.标记数据。

　　3. 使用struct和cell的类型存储。

　　4. 自动调整维度和格式。

　　5.检查数据导入。