不再需要的清除变量

在不再需要时清除变量的习惯。要从内存中清除项目，请使用clear功能。

一个= rand(1e4); disp(max(A,[],"all"）b = rand（1E4）;

一个= rand(1e4); disp(max(A,[],"all")) clear一个b = rand（1e4）;

有关更多信息，请参阅有效利用内存的策略。

使用适当的数据存储

MATLAB数据类型的内存需求不同。您可能能够使用适当的数据类型和存储来减少代码使用的内存量。有关本节中有关解决方案的更多信息，请参见万博 尤文图斯有效利用内存的策略。

使用适当的数字类。您应该使用的数字类取决于您的预期操作。在Matlab，双倍的是默认数字数据类型，并为大多数计算任务提供足够的精度：

Reduce the Amount of Overhead When Storing Data.创建数字或字符数组时，MATLAB分配了一个存储器块以存储数组数据。MATLAB还将有关数组数据的信息（例如其类和尺寸）存储在一个小的单独的内存块中，称为Aheader。因为简单的数字和字符阵列的开销最少，请尽可能使用它们。仅将其他数据结构用于太复杂而无法存储在简单数组中的数据。

对于结构和单元格数组，MATLAB不仅为阵列创建一个标题，还为结构的每个字段或单元格数组的每个单元格创建标头。因此，存储结构或单元格数组所需的内存量不仅取决于其拥有的数据，还取决于其构造方式。结果，具有许多小元素或结构的细胞阵列，其中包含很少的内容的许多字段的开销很大，应避免。

% S has 15,000 fields (3 fields per array element)为了i = 1：100为了j = 1:50 S(i,j).R = 0;% Each field contains a numeric scalars（i，j）.g = 0;s（i，j）.b = 0;结尾结尾

% S has 3 fieldss.r =零（100,50）;％每个字段都包含一个数字阵列S.G = zeros(100,50); S.B = zeros(100,50);

Make Arrays Sparse When Possible.一个好的做法是使用稀疏存储存储矩阵很少的非零元素。当完整矩阵具有少量的非零元素时，将矩阵转换为稀疏存储通常会改善内存使用情况和代码执行时间。MATLAB具有几个支持稀疏存储的功能。万博1manbetx例如，您可以使用斯皮尔函数以创建稀疏的身份矩阵。

i =眼（1000）;

i = speye（1000）;

使用适当的MATLAB类导入数据。When reading data from a binary file with弗雷德，，，，a common mistake is to specify only the class of the data in the file and not the class of the data MATLAB uses once it is in the workspace. If you do not specify the class of the data in memory, MATLAB uses双倍的even if you read 8-bit values.

fileid = fopen（“大_file_of_uint8s.bin”，，，，"r"）；a = fread（fileid，1e3，“ uint8”）；

fileid = fopen（“大_file_of_uint8s.bin”，，，，"r"）；a = fread（fileid，1e3，“ uint8 => uint8”）；

避免不必要的数据副本

为了提高内存使用率和执行速度，请确保您的代码不会导致不必要的数据副本。有关本节中有关解决方案的更多信息，请参见万博 尤文图斯避免不必要的数据副本and有效利用内存的策略。

避免创建临时阵列。当不需要时，避免创建临时阵列。例如，而不是创建一个零数组作为临时变量，然后将该变量传递给函数，而是使用一个命令执行两个操作。

a =零（1E6,1）;as = single（a）;

as = zeros（1e6,1，“单身的”）；

预列记忆。When you work with large data sets, repeatedly resizing arrays might cause your program to run out of memory. If you expand an array beyond the available contiguous memory of its original location, MATLAB must make a copy of the array and move the copy into a memory block with sufficient space. During this process, two copies of the original array exist in memory. You can improve the memory usage and code execution time by preallocating the maximum amount of space required for the array. For more information, seePreallocation。

x = 0;为了k = 2：1000000 x（k）= x（k-1） + 5;结尾

x = zeros(1,1000000);为了k = 2：1000000 x（k）= x（k-1） + 5;结尾

使用嵌套功能通过更少的参数。When calling a function, MATLAB typically makes a temporary copy of the variable in the caller's workspace if the function modifies its value. MATLAB applies various techniques to avoid making unnecessary copies, but avoiding a temporary copy of an input variable is not always possible.

避免函数调用中临时副本的一种方法是使用嵌套功能。嵌套功能共享所有外部功能的工作空间，因此您无需传递函数调用中的变量副本。有关更多信息，请参阅嵌套功能。

Load Only as Much Data as You Need

One way to fix memory issues is to import into MATLAB only as much of a large data set as you need for the problem you are trying to solve. Data set size is not usually a problem when importing from sources such as a database, where you can explicitly search for elements matching a query. But it is a common problem with loading large flat text or binary files.

这数据存储功能使您可以逐步处理大型数据集。每当您只想一次将数据设置的某些部分加载到存储器中，数据存储都是有用的。

要创建数据存储，请提供包含具有类似格式的文件集合的文件或目录的名称。例如，使用一个文件，使用以下内容。

ds = datastore（“路径/到/file.csv”）；

ds = datastore（“路径/到/文件夹/”）；

ds = datastore（“路径/到/*。csv”）；

除DataStores外，MATLAB还具有其他几个功能来加载文件的一部分。该表通过其操作的文件类型来汇总功能。

Use Tall Arrays

高数组帮助你处理数据集too large to fit in memory. MATLAB works with small blocks of the data at a time, automatically handling all of the data chunking and processing in the background. You can use tall arrays in two primary ways:

To learn more about tall arrays, see高音数据的高阵列。

Use Memory of Multiple Machines

If you have a cluster of computers, you can use distributed arrays (requires Parallel Computing Toolbox™) to perform calculations using the combined memory of all the machines in the cluster. Depending on how your data fits in memory, different ways to partition data among workers of a parallel pool exist. For more information, seeDistributing Arrays to Parallel Workers（并行计算工具箱）。

调整设置和偏好

通常，重写代码是提高内存性能的最有效方法。但是，如果您无法更改代码，这些解决方案可能会为其提供所需的内存量。万博 尤文图斯

开始MATLABWithout爪哇Virtual Machine or Decrease the爪哇堆尺寸。如果您在没有Java的情况下启动MATLAB^®虚拟机（JVM™）软件或减小Java堆尺寸，您可以增加可用的工作区内存。要启动没有JVM的MATLAB，请使用命令行选项-nojvm。有关如何减小Java堆尺寸的信息，请参阅爪哇Heap Memory Preferences。

使用-nojvm受到惩罚，因为您失去了依赖JVM的几个功能，例如桌面工具和图形。从-nodesktop选项不会保存任何大量内存。

一个djust the Array Size Limit.If you face an error stating that the array size exceeds the maximum array size preference, you can adjust this array size limit in MATLAB. For information on adjusting the array size limit, see工作区和可变偏好。仅当您要创建的数组超过当前最大数组大小限制，但不太适合内存时，此解决方案才有帮助。即使关闭数组尺寸的限制，尝试创建一个不合理的大数组可能会导致MATLAB用尽内存，或者由于内存过多而导致MATLAB甚至您的计算机无反应。