python函数—— .items()

话不多说,直接上例子:


a = {'first':'hello','second':'world'}
a.items()

dict_items([(‘first’, ‘hello’), (‘second’, ‘world’)])

type(a)

dict

type(a.items())

dict_items

for a,b in a.items():
    print (a)
    print (b)

first
hello
second
world

### 使用Python读取和写入.mat文件 #### 一、了解.mat文件 .mat 文件是一种由 MATLAB 创建的数据存储格式,主要用于保存变量及其关联数据。这种文件可以包含多维数组、结构体和其他复杂数据类型[^1]。 #### 二、所需库安装 为了操作 `.mat` 文件,在 Python 中通常依赖于 `scipy.io` 或者 `h5py` 库。对于较旧版本的 `.mat` 文件(V7.2之前),推荐使用 `scipy.io.loadmat()` 函数;而对于更新版的 `.mat` 文件,则建议采用 `h5py.File()` 方法来加载文件[^2]。 #### 三、具体方法说明 ##### (一)读取.mat文件 当涉及到读取`.mat`文件时,可以根据不同情况选择合适的工具: - 对于大多数情况下使用的标准 `.mat` 文件 (即 V7.3之前的版本),可以直接利用 SciPy 的 io 模块中的 loadmat 函数完成此任务。下面是一个简单的例子展示如何通过指定路径打开一个名为 `'example.mat'` 的文件,并从中提取特定名称的数据项作为 NumPy 数组返回[^3]: ```python import scipy.io as sio # 加载 .mat 文件 data = sio.loadmat('path/to/example.mat') # 获取其中的内容 array_data = data['variable_name'] print(array_data) ``` - 如果遇到的是更高版本的 `.mat` 文件(V7.3及以上), 则需要用到 HDF5 格式的解析器——HDF5 Python 接口(h5py): ```python import h5py with h5py.File('high_version_example.mat', 'r') as f: keys = list(f.keys()) dataset = f[keys[0]][:] print(dataset) ``` ##### (二)写入.mat文件 同样地,根据目标 `.mat` 文件的版本号决定采取何种方式将其创建出来: - 针对低版本 `.mat` 文件(<=V7.2),仍然借助 Scipy 提供的功能 savemat 来实现这一目的。这里给出一段示范代码用于演示怎样把 Python 字典对象转化为相应的 MATLab 数据表单并存盘[^4]: ```python from scipy import io dictionary_to_save = {'key': value} io.savemat('output.mat', dictionary_to_save) ``` - 而针对高版本 `.mat` 文件 (>V7.2),则继续沿用 h5py 进行相应的工作。需要注意的是此时应当按照 HDF5 结构构建内部层次关系以便正确表示各个字段之间的联系: ```python import numpy as np import h5py new_dict = { 'dataset_1': np.random.rand(10), 'dataset_2': ['string']*5, } with h5py.File('higher_matfile.mat','w') as hf: for k,v in new_dict.items(): hf.create_dataset(k,data=v) ``` #### 四、注意事项 在实际应用过程中还需要注意一些细节问题,比如确保所要访问的目标键确实存在于给定的 `.mat` 文件之中,以及考虑到跨平台兼容性的因素尽量保持简单明了的数据结构设计等。
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