使用函数而不是脚本。函数通常更快。

优先使用本地函数而不是嵌套函数。如果函数不需要访问主函数中的变量，尤其要使用这种做法。

使用模块化编程。为了避免大文件和不经常访问代码的文件，请将您的代码分解为简单而内聚的函数。这种做法可以降低首次运行的成本。

预分配——考虑预分配数组所需的最大空间量，而不是连续调整数组大小。有关更多信息，请参见预先配置。

向量化——不要写基于循环的代码，考虑使用MATLAB矩阵和向量操作。有关更多信息，请参见向量化。

在循环外部放置独立的操作——如果代码对每个操作的计算结果不不同的话为或而循环迭代，将其移出循环以避免冗余计算。

如果数据类型发生变化，则创建新变量——创建新变量，而不是将不同类型的数据分配给现有的变量。更改现有变量的类或数组形状需要额外的处理时间。

使用短路运算符——使用短路逻辑运算符，& &和||在可能的情况下。短路更有效，因为MATLAB只在结果不完全由第一个操作数决定时计算第二个操作数。有关更多信息，请参见逻辑运算符:短路。

避免全局变量——尽量减少全局变量的使用是一种良好的编程实践，而全局变量会降低MATLAB代码的性能。

避免在任何标准的MATLAB数据类上重载内置函数。

避免使用“数据代码”——如果您有大量的代码(例如，超过500行)生成具有常量值的变量，请考虑构造这些变量并将它们保存在一个matu -file或. csv文件。然后，您可以加载变量而不是执行代码来生成它们。

避免清除不必要的代码。不要使用清除所有以编程方式。有关更多信息，请参见清晰的。

避免查询MATLAB状态的函数，如inputname,哪一个,谁,存在(var),dbstack。运行时自省在计算上是昂贵的。

避免使用以下功能eval,evalc,evalin,函数宏指令(帧)。使用函数句柄输入函数宏指令只要有可能。从文本中间接地求出MATLAB表达式在计算上是很昂贵的。

避免有计划地使用cd,目录,rmpath,如果可能的话。在运行时更改MATLAB路径会导致代码重新编译。