MATLAB读取56万行地震目录只需1秒

%% 经常使用
clc;
clear;
close all;

evalin('base','clc;clear;close all')
% 也可以加其他命令
evalin('base','clc;clear;close all;Zmap') % 打开Zmap软件

uiimport

filename = 'D:\EqCatlog\CEIC_ML2.EQT';
formatSpec = '%15f%6f%7f%4f%6f%C%[^\n\r]';
fileID = fopen(filename,'r');
dataArray = textscan(fileID, formatSpec, 'Delimiter', '', 'WhiteSpace', ...
    '', 'TextType', 'string', 'EmptyValue', NaN,  'ReturnOnError', false);
fclose(fileID);
EqTim  = dataArray{:, 1};
EqLat  = dataArray{:, 2};
EqLon  = dataArray{:, 3};
EqMag  = dataArray{:, 4};
EqDeep = dataArray{:, 5};
EqSite = dataArray{:, 6};
clearvars filename formatSpec fileID dataArray ans;

tic
% 上边的代码
toc

B180 = 'D:\Eq\mapData\areaBankuai\版块边界180.MIF';
Bk = ReadMif(B180 , 1, inf); % 路径，开始行，终止行

function D = ReadMif(filename, startRow, endRow)
%IMPORTFILE 将文本文件中的数值数据作为矩阵导入。
%   D = ReadMif(FILENAME) 读取文本文件 FILENAME 中默认选定范围的数据。
%
%   D = ReadMif(FILENAME, STARTROW, ENDROW) 读取文本文件 FILENAME 的 STARTROW
%   行到 ENDROW 行中的数据。
%
% Example:
%   D = ReadMif('版块边界180.MIF', 4, 19580);
%
%    另请参阅 TEXTSCAN。

% 由 MATLAB 自动生成于 2020/03/27 14:43:00

%% 初始化变量。
delimiter = ' ';
if nargin<=2
    startRow = 1;
    endRow = inf;
end

%% 将数据列作为文本读取:
% 有关详细信息，请参阅 TEXTSCAN 文档。
formatSpec = '%q%q%q%[^\n\r]';

%% 打开文本文件。
fileID = fopen(filename,'r');

%% 根据格式读取数据列。
% 该调用基于生成此代码所用的文件的结构。如果其他文件出现错误，请尝试通过导入工具重新生成代码。
textscan(fileID, '%[^\n\r]', startRow(1)-1, 'WhiteSpace', '', 'ReturnOnError', false);
dataArray = textscan(fileID, formatSpec, endRow(1)-startRow(1)+1, 'Delimiter', delimiter, 'TextType', 'string', 'ReturnOnError', false, 'EndOfLine', '\r\n');
for block=2:length(startRow)
    frewind(fileID);
    textscan(fileID, '%[^\n\r]', startRow(block)-1, 'WhiteSpace', '', 'ReturnOnError', false);
    dataArrayBlock = textscan(fileID, formatSpec, endRow(block)-startRow(block)+1, 'Delimiter', delimiter, 'TextType', 'string', 'ReturnOnError', false, 'EndOfLine', '\r\n');
    for col=1:length(dataArray)
        dataArray{col} = [dataArray{col};dataArrayBlock{col}];
    end
end

%% 关闭文本文件。
fclose(fileID);

%% 将包含数值文本的列内容转换为数值。
% 将非数值文本替换为 NaN。
raw = repmat({''},length(dataArray{1}),length(dataArray)-1);
for col=1:length(dataArray)-1
    raw(1:length(dataArray{col}),col) = mat2cell(dataArray{col}, ones(length(dataArray{col}), 1));
end
numericData = NaN(size(dataArray{1},1),size(dataArray,2));

for col=[1,2]
    % 将输入元胞数组中的文本转换为数值。已将非数值文本替换为 NaN。
    rawData = dataArray{col};
    for row=1:size(rawData, 1)
        % 创建正则表达式以检测并删除非数值前缀和后缀。
        regexstr = '(?<prefix>.*?)(?<numbers>([-]*(\d+[\,]*)+[\.]{0,1}\d*[eEdD]{0,1}[-+]*\d*[i]{0,1})|([-]*(\d+[\,]*)*[\.]{1,1}\d+[eEdD]{0,1}[-+]*\d*[i]{0,1}))(?<suffix>.*)';
        try
            result = regexp(rawData(row), regexstr, 'names');
            numbers = result.numbers;
            
            % 在非千位位置中检测到逗号。
            invalidThousandsSeparator = false;
            if numbers.contains(',')
                thousandsRegExp = '^[-/+]*\d+?(\,\d{3})*\.{0,1}\d*$';
                if isempty(regexp(numbers, thousandsRegExp, 'once'))
                    numbers = NaN;
                    invalidThousandsSeparator = true;
                end
            end
            % 将数值文本转换为数值。
            if ~invalidThousandsSeparator
                numbers = textscan(char(strrep(numbers, ',', '')), '%f');
                numericData(row, col) = numbers{1};
                raw{row, col} = numbers{1};
            end
        catch
            raw{row, col} = rawData{row};
        end
    end
end


%% 将非数值元胞替换为 NaN
R = cellfun(@(x) ~isnumeric(x) && ~islogical(x),raw); % 查找非数值元胞
raw(R) = {NaN}; % 替换非数值元胞

%% 创建输出变量
D = cell2mat(raw);

dlmwrite('bk.txt',D,'precision','%s','delimiter','\t'); % 数据保存