Matlab实现有序读取文件夹文件

在Matlab中，你可以使用`dir`函数以及循环结构来有序地读取文件夹中的所有文件。`dir`函数返回一个结构数组，包含了指定目录下的文件和子目录信息。下面是一个基本的例子，展示了如何按照名称排序并逐个读取文件：

% 定义要读取的文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path';

% 使用dir获取目录内容，并按名称排序
folders_and_files = sortrows(dir(folder_path));

% 遍历并读取每个文件
for i = 1:numel(folders_and_files)
    if isfile(fullfile(folder_path, folders_and_files(i).name)) % 判断是否是文件
        % 打开文件进行读取
        fid = fopen(fullfile(folder_path, folders_and_files(i).name), 'r');
        file_content = textscan(fid, '%s'); % 以文本模式读取，假设是文本文件
        fclose(fid);
        
        % 处理或显示文件内容
        disp(file_content{1});
    end
end

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为了按照数字大小顺序读取文件夹中的文本文档，在 MATLAB 中可以通过 `dir` 函数获取文件列表，并利用正则表达式提取文件名中的编号部分，进而对这些编号进行排序。最后依次打开并处理每一个文件。

下面是一个完整的示例代码：

% 获取当前目录下所有匹配模式myfile*.txt 的文件列表
files = dir('myfile*.txt');

% 初始化存储文件名称及其对应编号的元胞数组
fileNames = {};
numbers = [];

for k = 1:length(files)
    % 提取文件名（不带路径）
    fileName = files(k).name;
    
    % 使用正则表达式解析出文件名里的两位数字作为序号
    match = regexp(fileName, '\d+', 'match');
    numberStr = strjoin(match);
    
    % 将转换后的整型数字存入数组
    numbers(end+1) = str2double(numberStr);
    
    % 同步保存对应的文件全名至另一个元胞数组
    fileNames{end+1} = fullfile(files(k).folder, files(k).name);
end

% 对文件依据其内部含有的数字升序排列
[~, idx] = sort(numbers);

sortedFileNames = fileNames(idx);

% 打印已排序好的文件名单供确认
disp(sortedFileNames)

% 循环遍历已经排好序的文件集合逐一加载内容
for i=1:length(sortedFileNames)
    fid = fopen(sortedFileNames{i}, 'r'); 
    C=textscan(fid,'%s','Delimiter','\n'); %#ok<STRLD>
    fclose(fid); 
    
    % 这里可以根据实际需求进一步处理C内的数据...
    disp(C{:});
end

此段程序首先通过 `dir()` 来检索符合特定命名规则的所有 `.txt` 文件；接着运用正则表达式的技巧来识别每份文档的名字里面所包含连续的一串阿拉伯字码——即代表次序的那个号码；再者把上述得到的结果依照自然数从小到大重新编列；最终实现了根据文件名中隐含索引值有序访问各成员的目的[^1][^2]。

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#### 准备工作
确保所有待读取的文件位于同一目录下，并且具有相似的结构以便于后续处理。如果文件名遵循某种规律，则可利用此特性简化批量加载过程。

#### 创建文件列表
首先创建一个包含目标文件路径的字符串数组或元胞数组：

% 定义要读取的文件夹路径
folderPath = 'C:\path\to\your\files';

% 获取该文件夹内所有CSV文件的名字
filePattern = fullfile(folderPath, '*.csv');
allFiles = dir(filePattern);

% 提取出完整的文件路径形成cell array
fullFileNames = {allFiles.fullname};

#### 排序文件列表
为了保证读入的数据是有序排列，在实际应用前应该先对`fullFileNames`进行适当排序。假设文件命名方式能够反映其应有的先后次序（例如日期时间戳），那么可以直接调用sort函数对其进行升序/降序调整；否则可能需要自定义比较逻辑来进行更复杂的排序[^1]。

% 对文件名称做自然数大小写敏感排序
sortedFullFileNames = sort(fullFileNames);

#### 循环读取各文件并追加至总表
初始化一个空table用于存储最终结果，接着遍历已排好序后的文件列表逐个解析内容并向其中累加新记录：

% 初始化一个空Table作为累积容器
combinedData = [];

for k = 1:length(sortedFullFileNames)
    % 当前正在处理的文件全路径
    currentFileName = sortedFullFileNames{k};

    % 使用readtable读取当前CSV文件转换成Table形式
    tempDataTable = readtable(currentFileName);

    % 如果这是第一次迭代则直接复制给CombinedData,
    % 否则通过vertcat垂直拼接新增行向量.
    if isempty(combinedData)
        combinedData = tempDataTable;
    else
        combinedData = vertcat(combinedData, tempDataTable);
    end
    
end

上述代码片段展示了如何循环访问一系列CSV文件，并依次将其内容附加到名为`combinedData`的大表里去。值得注意的是，这里采用了`readtable()`而非原始材料提到过的Python库pandas里的`read_csv()`，因为前者专为MATLAB设计更适合本场景需求。

#### 处理潜在问题
当遇到不同列数量或者类型差异较大的情况时，建议提前审查各个源文件的一致性，必要情况下手动修正后再执行自动化流程。另外考虑到内存占用因素，对于特别庞大的数据集应当考虑分批次载入而不是一次性全部加载完毕。