matlab能处理大数据吗

Ⅰ matlab能处理千万行

clc
clear
Ly=fopen('F:\Ly\201704\16\ergou.txt','wt');
fid=fopen('F:\Ly\201704\16\举亩谨z1.txt','rt');
%%逐行读取，逐行处理，逐行输出。
while feof(fid)~=1
A=fgetl(fid);
%%处理数据代码段正基
[row_A,column_A]=size(A);
k=1;column_Rs=1;temp_A= char();
for i=1:column_A
if (A(i)>=

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Ⅱ matlab能处理多大的矩阵

MATLAB应该对矩阵的大小没碰誉限制，但是用户的内存对程序有限制。

计算一个矩阵所用的内存大小可以这样：

numel(A)*8 字节

因为matlab矩阵都是double类型的，一个double是用8个字节，可以用 numel(A)*8/1024 KB

numel(A)*8/1024/1024 MB

numel(A)*8/1024/1024/1024 GB

(2)matlab能处理大数据吗扩展阅读：

MATLAB和矩阵有关的拿含函数

ones( ) 创建一个所有元素都为1的矩阵，其中可以制定维数，1，2….个变量

zeros() 创建一个所有元素都为0的矩阵

eye() 创消吵笑建对角元素为1，其他元素为0的矩阵

diag() 根据向量创建对角矩阵，即以向量的元素为对角元素

rand() 创建随机矩阵，服从均匀分布

randn() 创建随机矩阵，服从正态分布

Ⅲ 有关于大数据处理的软件，能够大批量的进行数学计算。求大家推荐

我接触过的软件，MATLAB比较适合你，简单易学，许多复杂矩阵运算都已经模块化了，很方便。

Ⅳ matlab2022b占用内存太大

你可以毁世尝试使用以下方法进行减少内存占用:

1. 关闭不必要的程序和文件，避免多程序同时运行。

2. 减少大量变量的内存使用。 尽量使用占用空间小的数据类型或数据压缩算法。

3. 通过减小图像或视频大小、采样率或帧率等，降低需要处理的数据量。

4. 尽量使用MATLAB内置功能而不是自己编写程序和函数。这样可以省略常见繁琐的内存管理步骤尘余岁。

5. 如果出现极端情况内存仍然不够用，可以考虑使用硬盘交换技术，将一部分数据转移到临时文件中。

希望以上方法能够帮助你减少MATLAB2022b的派睁内存占用。

Ⅳ 如何用MATLAB处理大数据

那怎么用matlab处理rsoft数据
比如，你的文件名为A.txt 确保A中是行或列矩阵内
现在导入
x=load('A.txt'); %x是行或列矩阵
y=sin(x) % 这里加入公容式是y=sin（x），这个你根据自己的可以换。
然后到处y即可，也可以作图。

Ⅵ matlab能否处理大量excel文件的数据

可以的，试用xlsread函数就可以读取EXCEL文件。

Ⅶ 大数据处理需要用到的九种编程语言

大数据处理需要用到的九种编程语言

随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。

替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。

当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：

若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。

但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商业效用持续提高。

R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中操作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel。

R最棒的资产就是活跃的动态系统，R社群持续地增加新的软件包，还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R，最近的调查显示，R在数据科学界里，到目前为止最受欢迎的语言，占了回复者的61%（紧追在后的是39%的Python）。

它也吸引了WallStreet的注目。传统而言，证券分析师在Excel档从白天看到晚上，但现在R在财务建模的使用率逐渐增加，特别是可视化工具，美国银行的副总裁NiallO’Conno说，「R让我们俗气的表格变得突出」。

在数据建模上，它正在往逐渐成熟的专业语言迈进，虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时，而有的人说他被其他语言篡夺地位了。

“R更有用的是在画图，而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示，

“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影，工程师会在R里建立一个原型，然后再到Java或Python里写模型语法”。

举一个使用R很有名的例子，在2010年时，PaulButler用R来建立Facebook的世界地图，证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力，虽然他现在比以前更少使用R了。

“R已经逐渐过时了，在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。

所以接下来他用什么呢?

如果说R是神经质又令人喜爱的Geek，那Python就是随和又好相处的女生。

Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。

Butler说，“过去两年间，从R到Python地显著改变，就像是一个巨人不断地推动向前进”。

在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具；Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。

美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口，同时也处理财务数据，“Python是更广泛又相当有弹性，所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。

然而，虽然它的优点能够弥补R的缺点，它仍然不是最高效能的语言，偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。

今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者Julia看到了这个痛点。

Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用，但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时，数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起R要快的许多，比起Python又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。

“Julia会变的日渐重要，最终，在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。

就现在而言，若要说Julia发展会倒退的原因，大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段，在它要能够和R或Python竞争前，它还需要更多的工具包和软件包。

Driscoll说，它就是因为它年轻，才会有可能变成主流又有前景。

Driscoll说，Java和以Java为基础的架构，是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的，如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察，你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言，是非常基础的语言。

Java没有和R和Python一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那Java通常会是你最基的选择。

Hadoop and Hive

为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。

又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。

说到当你需要快速的、实时的分析时，你会想到什么?Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了，只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。

Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢?就是它太快了，因此在实时操作时它会犯错，有时候会漏掉东西。

鱼与熊掌不可兼得，「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」，Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道：用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统，这样听起来有点麻烦又会有些慢，但好处是，它非常非常精准。

Storm是另一个从Scala写出来的架构，在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度，被Twitter并购，这并不意外，因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。

Matlab可以说是历久不衰，即使它标价很高；在非常特定的利基市场它使用的相当广泛，包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。

Octave和Matlab很像，除了它是免费的之外。然而，在学术信号处理的圈子，几乎都会提到它。

GO是另一个逐渐兴起的新进者，从Google开发出来的，放宽点说，它是从C语言来的，并且在建立强大的基础架构上，渐渐地成为Java和Python的竞争者。

这么多的软件可以使用，但我认为不见得每个都一定要会才行，知道你的目标和方向是什么，就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。

以上是小编为大家分享的关于大数据处理需要用到的九种编程语言的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅷ matlab可以做big data吗

从2014b引入岩做了一岁纯些大数据分析的能力粗雀衡，但没用过。

以下是release notes里面的介绍：

Big data analysis on your desktop that can scale to Hadoop with maprece

The maprece function enables analysis of data sets that do not fit in your computer's memory. It is used to process large data sets on your desktop, and can also be extended to run on Hadoop® to process big data. MapRece is a powerful technique for applying data processing methods to very large data sets, from simple statistics to complex machine learning algorithms.

For more information, including a selection of examples, see MapRece.

The functionality of maprece extends beyond MATLAB with the following procts:

• Access relational databases using Database Toolbox™

• Increased performance on desktops with Parallel Computing Toolbox

• Scaling up to Hadoop using MATLAB Distributed Computing Server™

• Create deployable archives or standalone applications that run against Hadoop using MATLAB Compiler™

Ⅸ Matlab高手请指教（庞大数据读取如何处理）

matlab读取100万个数据的速陪尘度很快 运算起芦让禅来比较慢 如果用c c++反而难编程 我的课题读取10个图 每个30万个点 3色也只用了很少时间 不超过20秒 你的还不如我多吧 你才200万个点 不过matlab计算比较慢 需要一分钟或者更长

vb也是解释性语言 慢 和matlab一样 如果你追求速度 可以用matlab的mex功能 用c编写程序 再补充数据接口 再用mex运行c程滑衡序 和m文件一样 既快又简单 还兼容m文件

Ⅹ MATLAB大数据处理

应使用eval来计算字符串：

X=zeros(30,1);

fori=1:30
eval(sprintf('X(%d)=x%d(1,6)',i,i));
end