python中使用模块scipy.io处理mat数据的两种方法

本文教程操作环境：

windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

一、

使用模块scipy.io的函数loadmat

实现Python对mat数据的读写

1、使用语法

scipy.io.loadmat(file_name, mdict=None, appendmat=True, **kwargs)

2、使用实例

import scipy.io as sio
import numpy as np

#load
data = sio.loadmat('data.mat')

二、

使用模块scipy.io的函数savemat实现Python对mat数据的读写

1、使用语法

scipy.io.savemat(file_name, mdict, appendmat=True, format='5', long_field_names=False, 
do_compression=False, oned_as='row')

2、使用实例

import scipy.io as sio
import numpy as np

#save
array_x = np.array([1,2,3,4])
array_y = np.array([5,6,7,8])
sio.savemat('save.mat', {'arrayX': array_x, 'arrayY': array_y})

注意：使用

模块scipy.io读取

mat数据


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，这时就需要使用

h5py

方法。

import h5py
mat = h5py.File(mat_path)
mat = np.transpose(mat['you_matrix_name_in_mat'])

以上就是python中使用模块scipy.io处理mat数据的两种方法，希望能对你有所帮助哟·更多python高级学习推荐：
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