1. 非 matlab v7.3 files 读写
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import scipy.io as sioimport 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 matlabdatamatlabdata = datas['matlabdata']# matFile 写入<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 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：
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import h5pywith 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
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import scipy.io as siodata = 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
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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
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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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79131850
