import scipy.io as sioimport numpy# matFile 讀取matFile = ’matlabdata.mat’datas = sio.loadmat(matFile)# 加載 matFile 內(nèi)的數(shù)據(jù)# 假設(shè) mat 內(nèi)保存的變量為 matlabdatamatlabdata = datas[’matlabdata’]# matFile 寫(xiě)入save_matFile = ’save_matlabdata.mat’save_matlabdata = np.array([1,2,3,4,5])sio.savemat(save_matFile, {’array’:save_matlabdata})2. matlab v7.3 files 讀取

如果 matlab 保存 data 時(shí)，采用的是 ‘-v7.3’，scipy.io.loadmat函數(shù)加載數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤：

File '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scipy/io/matlab/mio.py', line 64, in mat_reader_factoryraise NotImplementedError(’Please use HDF reader for matlab v7.3 files’)NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files

可以采用：

import h5pywith h5py.File(’matlabdata.mat’, ’r’) as f: f.keys() # matlabdata.mat 中的變量名datas = h5py.File(’matlabdata.mat’)[’matlabdata’].value

補(bǔ)充：【Matlab/Python】Matlab和Python之間的數(shù)據(jù)傳輸

很多時(shí)候，我們需要把matlab里的數(shù)據(jù)保存下來(lái)，然后用python來(lái)處理。

直接將matlab的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成.mat格式，然后在python中利用scipy.io中的loadmat函數(shù)來(lái)讀取

import scipy.io as siodata = sio.loadmat(...)方法二(.h5格式)

當(dāng)要存儲(chǔ)的.mat文件比較大時(shí)，matlab中需要用save -v7.3才能存儲(chǔ)。但是利用方法一在python中讀取時(shí)，會(huì)不支持。可以用以下方法讀取

with h5py.File('mydata.mat') as f: data = f['mydata'][:]

可以正確讀取數(shù)據(jù)，但是數(shù)組維度會(huì)倒過(guò)來(lái)，即本來(lái)是(2,3,4,5)，讀出來(lái)會(huì)是(5,4,3,2)

但是只有.mat數(shù)據(jù)用save -v7.3保存時(shí)，才能用此方法讀取，否則，應(yīng)用方法一讀取

所以可以在matlab中將數(shù)據(jù)保存成.h5格式，統(tǒng)一按照方法二來(lái)讀取

matlab中存儲(chǔ).h5格式用如下方法

h5create(’data.h5’,’/data’,[2,3,4,5]);data = rand(2,3,4,5)h5write(’data.h5’,’/data’,data)

但是用python讀取時(shí)，矩陣維度仍然會(huì)倒過(guò)來(lái)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。