python load mat

本文介绍了一种使用Python的scipy库加载MATLAB .mat文件的方法,并通过一个具体示例展示了如何遍历并打印.mat文件中的所有变量及其内容。

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1 from scipy import io
2 dataset = io.loadmat("a.mat")
3 exclude = ['__globals__', '__header__', '__version__']
4 for obj in dataset.keys():
5 if obj not in exclude:
6 print obj+'=dataset["'+obj+'"]'
7 exec(obj+'=dataset["'+obj+'"]')
8 exec 'print '+ obj

obj是变量名的str,需要用exec保存原来的变量名。

转载于:https://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3559837.html

### Python 中 `mat` 文件的使用方法 #### h5py 库读取 MAT 文件 MAT 数据格式是 MATLAB 默认保存的数据格式,在 Python 中可以利用 `h5py` 这个强大的库来进行操作。安装该库之后,通过简单的几行代码就可以加载 `.mat` 文件中的数据[^1]。 ```python import h5py import numpy as np def load_mat_h5py(file_path): with h5py.File(file_path, 'r') as f: data = list(f.items()) print(data) file_path = "example.mat" load_mat_h5py(file_path) ``` 上述例子展示了如何打开一个名为 `example.mat` 的文件,并打印其中的内容结构。需要注意的是,实际应用时可能还需要进一步解析具体变量名下的数组或其他复合类型对象。 #### scipy.io 模块处理旧版本 MAT 文件 对于较早版本(7.1 及之前)的 `.mat` 文件,则推荐采用 SciPy 提供的 `scipy.io.loadmat()` 函数来简化这一过程[^2]。 ```python from scipy import io def read_old_style_mat(filename): mat_contents = io.loadmat(filename) return mat_contents old_file_name = "data_v7.mat" content = read_old_style_mat(old_file_name) print(content.keys()) # 查看包含哪些键值对 ``` 这段程序能够方便快捷地获取到存储于传统格式 `.mat` 文件内的所有变量名称列表以及它们对应的数值矩阵等信息。 #### 处理多维数组和复杂结构体 当遇到更复杂的 MATLAB 结构体或单元格阵列时,无论是哪种方式都支持深入遍历这些嵌套层次较高的数据形式。不过这通常意味着要编写额外逻辑去适配特定的应用场景需求[^3]。 例如: ```python for key in content: value = content[key] if isinstance(value, (np.ndarray)): shape_info = str(value.shape) dtype_info = str(value.dtype) print(f"{key}: {shape_info}, type={dtype_info}") ``` 此片段用于检查每个条目是否为 NumPy 数组,并输出其形状与数据类型的描述性字符串表示。
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