大数据里的大型多维数组，MATLAB 原生支持总觉得有点吃力？MappedTensor挺适合你这种场景。它的内存映射方式，让你不用一次性加载整个数据集，节省内存不说，速度也能提上来，懒加载做得蛮聪明的。适合那种几百 GB 图像、时间序列，或者训练大模型的项目场景。

内存映射的 tensor，本质上就是把磁盘上的大文件像数组那样直接用。你用起来和操作ones、zeros这些数组差不多，比如切片、加法都一样写法。背后虽然是磁盘操作，但响应还不错，读写比你一行一行fread快多了。

MappedTensor最适合做啥？图像分类的数据预、金融时间序列，或者多模态数据的聚合都挺合适的。用法上也不复杂，就是初始化时候指定个路径和维度，之后就当普通数组用就行。

不过你要注意几点：文件太大还是受操作系统限制；虽然快，但比不过纯内存操作；还有文件格式最好别乱搞，尽量用它推荐的格式，.mat或者二进制的。

，如果你手里是上百 G 的数据，又不想让 MATLAB 直接崩溃，MappedTensor 确实是个靠谱的选择。懒加载+数组兼容的方式，在工程和科研项目里都蛮实用的。

如果你也经常用 MATLAB 大文件，可以去看看这个工具，顺手又不占内存。