首先我們談談MarkDown編輯器，我感覺些倒是挺方便的，因為用慣了LaTeX，對于MarkDown還是比較容易上手的，但是我發(fā)現(xiàn)，MarkDown中有這樣幾個問題一直沒能找到具體的解決方法：
圖片大小的問題。在LaTeX中我們可以調整圖片的大小，以適應整個文本；字體，字號大小的設置。在MarkDown里面標題倒是挺大的，但是正文卻顯得太小，不是很喜歡里面的字體。
主要發(fā)現(xiàn)上面兩個問題導致編輯出來的文本挺難看。
一、mat文件
mat數(shù)據(jù)格式是Matlab的數(shù)據(jù)存儲的標準格式。在Matlab中主要使用load()函數(shù)導入一個mat文件，使用save()函數(shù)保存一個mat文件。對于文件
load("data.mat")
save("data_1.mat","A")
其中，"A"表示要保存的內容。
二、python中讀取mat文件
在python中可以使用scipy.io中的函數(shù)loadmat()讀取mat文件，函數(shù)savemat保存文件。
1、讀取文件
如上例：
#coding:UTF-8 """ Created on 2015年5月12日 @author: zhaozhiyong """ import scipy.io as scio dataFile = "E://data.mat" data = scio.loadmat(dataFile)
注意，讀取出來的data是字典格式，可以通過函數(shù)type(data)查看。
print type(data)
結果顯示
<type "dict">
找到mat文件中的矩陣：
print data["A"]
結果顯示
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0.36470588 0.90196078 0.99215686 0.99607843 0.99215686 0.99215686
0.78431373 0.0627451 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。。
0.94117647 0.22745098 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.30196078
。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]
格式為：
<type "numpy.ndarray">
即為numpy中的矩陣格式。
2、保存文件
將這里的data["A"]矩陣重新保存到一個新的文件dataNew.mat中：
dataNew = "E://dataNew.mat"
scio.savemat(dataNew, {"A":data["A"]})
注意：是以字典的形式保存。
到此這篇關于python讀取和保存mat文件的方法的文章就介紹到這了,更多相關python讀取和保存mat 內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！
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