1. 非 matlab v7.3 files 讀寫
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import scipy.io as sioimport numpy# matFile 讀取matFile = 'matlabdata.mat'datas = sio.loadmat(matFile)# 加載 matFile 內的數據# 假設 mat 內保存的變量為 matlabdatamatlabdata = datas['matlabdata']# matFile 寫入<br>save_matFile = 'save_matlabdata.mat'<br>save_matlabdata = np.array([1,2,3,4,5])<br>sio.savemat(save_matFile, {'array':save_matlabdata}) |
2. matlab v7.3 files 讀取
如果 matlab 保存 data 時，采用的是 ‘-v7.3'，scipy.io.loadmat函數加載數據會出現錯誤：
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：
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import h5pywith h5py.File('matlabdata.mat', 'r') as f: f.keys() # matlabdata.mat 中的變量名datas = h5py.File('matlabdata.mat')['matlabdata'].value |
補充：【Matlab/Python】Matlab和Python之間的數據傳輸
很多時候，我們需要把matlab里的數據保存下來，然后用python來處理。
方法一(.mat格式)
直接將matlab的數據存儲成.mat格式，然后在python中利用scipy.io中的loadmat函數來讀取
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import scipy.io as siodata = sio.loadmat(...) |
方法二(.h5格式)
當要存儲的.mat文件比較大時，matlab中需要用save -v7.3才能存儲。但是利用方法一在python中讀取時，會不支持。可以用以下方法讀取
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with h5py.File("mydata.mat") as f: data = f["mydata"][:] |
可以正確讀取數據，但是數組維度會倒過來，即本來是(2,3,4,5)，讀出來會是(5,4,3,2)
但是只有.mat數據用save -v7.3保存時，才能用此方法讀取，否則，應用方法一讀取
所以可以在matlab中將數據保存成.h5格式，統一按照方法二來讀取
matlab中存儲.h5格式用如下方法
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h5create('data.h5','/data',[2,3,4,5]);data = rand(2,3,4,5)h5write('data.h5','/data',data) |
但是用python讀取時，矩陣維度仍然會倒過來
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79131850
