python 三种打开mat文件的方法

本文介绍了三种读取MATLAB .mat文件的方法:使用mat4py、scipy.io和h5py库。前两种方法可能因.mat文件格式版本过高而失败,此时推荐使用h5py库进行读取。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.

import mat4py

mat4py.loadmat(mat_path)

2.

import scipy.io as io

io.loadmat(mat_path)

前两种方法有时会因为mat文件格式level太高而报错,例如:NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files

这时就需要第三种方法:

3.

import h5py

mat = h5py.File(mat_path)

mat = np.transpose(mat['you_matrix_name_in_mat'])

### 如何用Python正确读取 `.mat` 文件Python 中,可以利用 `scipy.io` 模块中的功能来读取 MATLAB 的 `.mat` 文件。以下是具体方法及其常见错误排查方式。 #### 方法描述 通过导入 `scipy.io` 并调用其函数 `loadmat()` 或者 `whosmat()` 来加载和分析 `.mat` 文件的内容[^2]。下面是一个简单的代码示例: ```python import scipy.io as sio # 加载 .mat 文件 file_name = 'example.mat' # 替换为实际文件名 data = sio.loadmat(file_name) # 打印数据结构 print(data.keys()) # 查看字典键值 ``` 如果仅需了解 `.mat` 文件内的变量名称而不加载全部内容,则可使用 `whosmat()` 函数: ```python info = sio.whosmat(file_name) for name, shape, dtype in info: print(f"Variable Name: {name}, Shape: {shape}, Data Type: {dtype}") ``` #### 常见错误及解决方案 1. **版本不兼容** 如果遇到如下报错:“NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files”,这表明该 `.mat` 文件是以 MATLAB V7.3 版本保存的,而此版本采用的是 HDF5 格式,`scipy.io.loadmat()` 不支持这种格式。 解决方案:改用 `h5py` 库处理此类文件。 ```python import h5py with h5py.File('v7_3_example.mat', 'r') as f: print(list(f.keys())) ``` 2. **编码问题** 当尝试访问某些字符串类型的字段时可能会抛出 UnicodeDecodeError 错误。这是因为部分旧版 `.mat` 文件可能包含非 UTF-8 编码的数据。 解决办法是在读入后手动转换字符编码或者设置适当参数跳过异常项。 ```python data = sio.loadmat(file_name, struct_as_record=False, squeeze_me=True) ``` 3. **复杂嵌套结构解析困难** 对于非常复杂的 MAT 数据结构(比如含有 cell 数组或 structure 类型的对象),直接打印输出会显得混乱无序。此时可以通过递归遍历的方式逐一提取所需信息[^3]。 #### 提供一段示范性代码用于深入探索 mat 结构体成员 假设存在一个多层嵌套的 MAT 变量存储情况,这里给出一种通用解法思路: ```python def explore_mat_struct(structure): if isinstance(structure, dict): for key, value in structure.items(): if '__' not in key: # 排除隐藏属性 print(key) explore_mat_struct(value) elif hasattr(structure, '__dict__'): explore_mat_struct(vars(structure)) else: try: print(type(structure), ': ', structure[:10]) # 展示前十个元素作为样本预览 except TypeError: pass explore_mat_struct(data['your_variable']) ```
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值