主页 > 知识库 > Python 读写 Matlab Mat 格式数据的操作

Python 读写 Matlab Mat 格式数据的操作

热门标签:电话运营中心 Win7旗舰版 硅谷的囚徒呼叫中心 企业做大做强 百度AI接口 呼叫中心市场需求 语音系统 客户服务

1. 非 matlab v7.3 files 读写

import scipy.io as sio
import numpy
# matFile 读取
matFile = 'matlabdata.mat'
datas = sio.loadmat(matFile)
# 加载 matFile 内的数据
# 假设 mat 内保存的变量为 matlabdata
matlabdata = datas['matlabdata']

# matFile 写入
save_matFile = 'save_matlabdata.mat'
save_matlabdata = np.array([1,2,3,4,5])
sio.savemat(save_matFile, {'array':save_matlabdata})

2. matlab v7.3 files 读取

如果 matlab 保存 data 时,采用的是 ‘-v7.3',scipy.io.loadmat函数加载数据会出现错误:

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scipy/io/matlab/mio.py", line 64, in mat_reader_factory
raise NotImplementedError('Please use HDF reader for matlab v7.3 files')
NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files

可以采用:

import h5py
with h5py.File('matlabdata.mat', 'r') as f:
    f.keys() # matlabdata.mat 中的变量名
datas = h5py.File('matlabdata.mat')['matlabdata'].value

补充:【Matlab/Python】Matlab和Python之间的数据传输

很多时候,我们需要把matlab里的数据保存下来,然后用python来处理。

方法一(.mat格式)

直接将matlab的数据存储成.mat格式,然后在python中利用scipy.io中的loadmat函数来读取

import scipy.io     as sio
data = sio.loadmat(...)

方法二(.h5格式)

当要存储的.mat文件比较大时,matlab中需要用save -v7.3才能存储。但是利用方法一在python中读取时,会不支持。可以用以下方法读取

with h5py.File("mydata.mat") as f:
    data = f["mydata"][:]

可以正确读取数据,但是数组维度会倒过来,即本来是(2,3,4,5),读出来会是(5,4,3,2)

但是只有.mat数据用save -v7.3保存时,才能用此方法读取,否则,应用方法一读取

所以可以在matlab中将数据保存成.h5格式,统一按照方法二来读取

matlab中存储.h5格式用如下方法

h5create('data.h5','/data',[2,3,4,5]);
data = rand(2,3,4,5)
h5write('data.h5','/data',data)

但是用python读取时,矩阵维度仍然会倒过来

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:
  • 解决python3 json数据包含中文的读写问题
  • python基于Pandas读写MySQL数据库
  • python里读写excel等数据文件的6种常用方式(小结)
  • python读写数据读写csv文件(pandas用法)
  • Python web框架(django,flask)实现mysql数据库读写分离的示例
  • python读写excel数据--pandas详解

标签:山西 长沙 济南 山西 崇左 安康 海南 喀什

巨人网络通讯声明:本文标题《Python 读写 Matlab Mat 格式数据的操作》,本文关键词  ;如发现本文内容存在版权问题,烦请提供相关信息告之我们,我们将及时沟通与处理。本站内容系统采集于网络,涉及言论、版权与本站无关。
  • 相关文章
  • 收缩
    • 微信客服
    • 微信二维码
    • 电话咨询

    • 400-1100-266