怎么把excel数据导入matlab

别的不说，一看到那个熟悉的绿色图标，那个塞满了密密麻麻数字的Excel表格，和隔壁窗口里那个冷冰冰的MATLAB命令提示符>>，我就知道，一场拉锯战又要开始了。怎么把Excel里那些娇贵的数据，毫发无伤、不失真地请进MATLAB这个数学家的殿堂？这问题，简直是每个跟数据打交道的人，尤其是刚上手MATLAB的朋友，心里永远的痛。

你是不是也经历过？想复制粘贴，结果格式全乱，MATLAB一脸懵圈地告诉你“未定义函数或变量”。想手动一个个敲进去？那得了吧，几万行数据，敲到天荒地老，项目早就黄了。

所以，咱们今天就来聊透这个事儿。不是那种干巴巴的官方文档复读机，而是从一个过来人的角度，告诉你那些坑在哪里，哪条路最好走。

最直观的“一键导入”：看上去很美

MATLAB的开发团队当然知道我们这些凡人的痛苦，所以他们设计了一个看起来特别友善的功能——导入数据。

你就在“主页”选项卡那里找，一个大大的、带着个绿色小箭头的图标，就是它了。点一下，弹出一个文件选择框，你找到你的.xlsx或者.xls文件，双击。

然后呢？奇迹发生了。一个预览窗口跳了出来，你的数据，清清楚楚地显示在里面。你可以选择导入范围，可以定义输出类型（是矩阵？还是表？），甚至可以给变量起个名字。鼠标点几下，确认，然后“嗖”地一下，数据就乖乖地躺在你的工作区里了。

第一次用的时候，感觉简直是神仙功能。太方便了！对于那种只需要一次性把数据搞进来，做个快速分析、画个图的需求，这个导入数据功能，绝对是你的福音。它快，直观，不需要你写一行代码。

但是，听我一句劝，别对它产生依赖。

为什么？因为这种图形界面操作（GUI）最大的问题在于，它无法被记录和复用。如果你今天导一次，明天数据更新了，你得再手动点一遍。后天老板让你换个数据范围，你又得重来。如果你的整个分析流程需要自动化，需要写成一个脚本（.m文件）一键运行，那这个导入数据按钮就彻底帮不上忙了。它就像个一次性打火机，偶尔应急可以，但你真想靠它过日子，那是不行的。

所以，这个方法，我称之为“体验卡”，适合新手村，但真要上战场，你得有把趁手的兵器。

真正的利器：代码为王

是的，我们终究要回到代码的世界。别怕，没那么复杂。MATLAB提供了几个核心函数，就是专门干这个的。掌握了它们，你就从“点点点”的门外汉，变成了“写写写”的内行人。

1. xlsread：那位值得尊敬，但该退休的老兵

如果你去搜一些比较老的教程或者论坛帖子，十有八九会看到xlsread这个函数。在很长一段时间里，它就是从Excel导入数据的代名词。

用法大概是这样：data = xlsread('your_file.xlsx');

就这么简单。它会尝试读取文件里的纯数字部分，然后塞到一个矩阵data里。

但是！请注意这个“但是”。MATLAB官方现在已经不推荐使用xlsread了。你现在用它，命令行里会跳出一行黄色的警告，告诉你这哥们儿快要被移除了，建议你用readmatrix或者readtable。

为啥要淘汰它？因为它背后依赖的一些技术比较老旧，在某些系统上（尤其是没有安装Excel的系统）可能会出问题，而且性能也不是最优的。

所以我的建议是：了解xlsread的存在，但除非你在维护一些远古时期的代码，否则，忘了它吧。 它就像你衣柜里那件十年前的旧T恤，有情怀，但真的不适合穿出门了。

2. readmatrix：专注纯粹，快如闪电的数字杀手

这才是现代MATLAB推荐的主力军之一：readmatrix。

看名字就知道，read matrix，读取矩阵。它的定位非常清晰：我就是来读数字的。如果你的Excel表格里基本上都是数值数据，比如实验记录、传感器读数、财务报表的核心数据区，那么用它就对了。

它的特点是：干净，利落，快。

基础用法：M = readmatrix('data_file.xlsx');

执行完这句，data_file.xlsx里所有能被识别为数字的单元格，都会被它抓出来，组成一个纯粹的数字矩阵M。那些文字、表头、备注，它会直接忽略掉。这种专注，让它在处理大规模纯数值数据时效率极高。

当然，它也有更高级的玩法。比如，你的数据不是从第一个单元格A1开始的，或者你只想读取其中一部分。

M = readmatrix('data_file.xlsx', 'Sheet', 'Sheet2', 'Range', 'C2:H100');

这句代码的意思就非常明确了： * 'Sheet', 'Sheet2'：指定去读取第二个叫“Sheet2”的工作表。 * 'Range', 'C2:H100'：指定只读取从C2单元格到H100单元格这个矩形区域的数据。

看到了吗？通过这些参数，你可以像巡航导弹一样，精确制导，只拿你想要的那一块，极大提升了代码的效率和可读性。

3. readtable：通吃一切，优雅从容的全能选手

现在，我们来谈谈我的最爱，也是我认为最强大的工具：readtable。

readmatrix虽好，但它有个“洁癖”，只认数字。可现实世界是复杂的啊！我们的Excel表格里，往往第一行是列名（比如“日期”、“温度”、“样品编号”），某些列可能是文本（比如样品编号“Sample-A”），还有日期时间列。这种数字、文本、日期混杂的情况，readmatrix就束手无策了。

这时候，readtable就该登场了。它不是把数据读成一个冷冰冰的矩阵，而是读成一个叫做table（表）的特殊数据类型。

我得承认，第一次用它的时候，我惊了。

基础用法：T = readtable('mixed_data.xlsx');

执行完，你在工作区双击变量T看看。它不像矩阵那样只有数字，它完美地保留了Excel里的结构！第一行的文本，自动被它识别成了列名（Variable Names）。每一列的数据，都保持了自己原有的类型。数字列是数字，文本列是文本。

这个table数据类型，简直是MATLAB里处理异构数据的神器。它就像一个在MATLAB内部的微型Excel。你可以用列名来索引数据，代码的可读性瞬间爆表。

比如，你想获取“温度”那一列的所有数据，不用再去记它是第几列了，直接写：

temperatures = T.温度;

或者

temperatures = T{:, '温度'};

是不是感觉豁然开朗？代码不再是data(:, 3)这种需要你费脑子去想“第3列是啥来着”的密码，而是变成了接近自然语言的描述。

readtable同样支持'Sheet'和'Range'这些参数，用法和readmatrix一模一样。它甚至有更多精细的控制选项，比如可以让你指定哪一行是表头，或者在读取时就直接设定某些文本列的数据类型。

临门一脚：那些决定成败的细节

选对了函数，只是成功了一半。另一半，藏在那些魔鬼般的细节里。

• 文件路径！文件路径！文件路径！ 重要的事情说三遍。MATLAB报错最多的地方，就是“找不到文件”。最简单的办法，是把你的.m脚本文件和你的Excel数据文件，放在同一个文件夹下。这样，你直接写文件名'my_data.xlsx'就行。如果不在一个文件夹，你就得写完整的绝对路径或者相对路径。Windows下的路径斜杠是\，在MATLAB字符串里要写成\\来转义，或者干脆用更通用的/。最保险的写法是用fullfile函数来构建路径，它能自动处理不同操作系统的路径分隔符问题。

• 数据清洗，源头做起。 “Garbage in, garbage out.”（垃圾进，垃圾出）。如果你的Excel表格本身就乱七八糟，有合并单元格，有各种奇怪的颜色和格式，有到处乱飞的批注，那你导入MATLAB的过程注定充满痛苦。在导入之前，先把你的Excel整理干净。删除合并单元格，统一数据格式，把数据区和说明区分开。这会为你省下大把的调试时间。

• 明确你的目标。 在动手之前，想清楚你要什么。如果你最终只是为了做矩阵运算，所有数据都是数字，那就果断用readmatrix，它更轻快。如果你需要处理带有文本标签的复杂数据，并且希望代码有很好的可读性，那就毫不犹豫地选择readtable。

总而言之，把Excel数据导入MATLAB，不是一个简单的“操作”，而是一个“选择”的过程。

• 临时抱佛脚，看一眼就跑：用图形界面的导入数据。
• 只要数字，别的免谈：用readmatrix，快准狠。
• 数据混杂，想优雅地处理：用readtable，一劳永逸。

工具就在那里，安安静静，功能强大。真正拉开差距的，是你对这些工具的理解，以及你面对具体问题时，做出正确选择的能力。现在，打开你的MATLAB，把那个让你头疼的Excel文件，用你认为最帅的方式，读进去吧。