文章介绍了在MATLAB中处理带有表头的TXT文件的三种方法：fopen搭配textscan、impordata导入数据和load函数。通过比较，推荐使用impordata，因为它能直接导入数据矩阵。对于无表头的文件，load函数可直接处理。对于逗号分隔的数据，impordata和load能正确识别，而textscan可能出错。 摘要生成于 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持，

最近需要使用matlab对大量txt文件进行处理，现有拿到的m文件是使用load函数导入txt，因此每次需要把txt的表头删除后，再导入matlab处理，心累有木有！！！

摸索总结使用以下3种方式调用 data.txt(存在表头) ， data1.txt(不存在表头) 和 data2.txt(逗号分隔)， m程序的目标是计算每列数据的dnl的max和min值

1.fopen搭配textscan

2.利用impordata导入数据

3.采用load函数

通过比较， 推荐使用方法2：利用impordata导入数据

data.txt，data1.txt和data2.txt如下：

M程序如下：

%1.fopen搭配textscan
file1=fullfile('data.txt');      % 导入.txt文件
f=fopen(file1);    %以只读模式打开混合格式文本文件
data1=textscan(f,'%s'); 
%2.利用impordata导入数据
datatable = importdata('data.txt'); %加载txt数据(只导入数据)
data2 = datatable.data;  
%3.采用load函数
file2=fullfile('data.txt');       %data1 has no head
data3=load(file2) ;

调用存在表头的data.txt时 ,关注workspace的信息

1、data1为12x1的cell，以空格分割元素，不方便矩阵运算，且前面几个数据不能用，还要处理

2、使用importdata时，输出的data2为3x3的矩阵，此时的中间量datatable是一个结构体，包含data、textdata和colheader

3、使用load的时候，matlab直接报错

调用不存在表头的data1.txt时 ,关注workspace的信息

1、data1为9x1的cell，3x3的数据变成9x1

2、使用importdata时，输出的data2报错，报错点在data2 = datatable.data; 原因在于此时datatable不再是结构体，直接是数据矩阵，不存在data的子集，调用出错；

修改成data2 = datatable；输出3x3的矩阵，或者直接拿datatable进行处理

3、使用load的时候，输出3x3的矩阵

读取以逗号为分隔的data2.txt

读取txt时，分隔符问题：仿真软件生成txt或是csv文件，一般以空格和逗号作为数据之间的分隔，三种方式读取带逗号的txt时：

textscan则不能正确读取数据

importdata和load识别逗号，正确读取数据