在Matlab中处理CSV格式的数据文件非常常见，尤其是在点云数据或大规模数据集的分析中。那么如何高效地读取CSV文件呢？首先推荐使用`csvread`函数，它简单直接，适合小规模数据。例如：`data = csvread('file.csv');` 👌

然而，当数据量较大时，`csvread`可能会显得力不从心，因为它会将整个文件加载到内存中。这时可以尝试`dlmread`或`textscan`，它们允许逐行读取，减少内存占用。代码示例：

```matlab

fid = fopen('file.csv','r');

C = textscan(fid,'%f,%f,%f','Delimiter',',');

fclose(fid);

```

⏳ 对比来看，`textscan`更为灵活，适合复杂数据结构。此外，若涉及混合类型数据，`readtable`是更好的选择，它能自动识别列类型并提供表格形式存储，便于后续操作。

💡 小贴士：CSV文件大小和列数会影响读取速度，建议提前优化文件格式或分块处理。掌握这些技巧后，无论是点云数据还是其他CSV文件，都能轻松应对！🚀