用Python读取.mat文件

8 回答

• 111

  傻我 . 忘了导入io ...

  import scipy.io
  mat = scipy.io.loadmat('file.mat')
  

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00
• 379

  scipy.io.savemat 和 scipy.io.loadmat 都不适用于matlab数组--v7.3 . 但好的部分是matlab --v7.3文件是hdf5数据集 . 所以可以使用许多工具来阅读它们，包括numpy .

  对于python，您将需要 h5py 扩展，这需要系统上的HDF5 .

  import numpy as np
  import h5py 
  f = h5py.File('somefile.mat','r') 
  data = f.get('data/variable1') 
  data = np.array(data) # For converting to numpy array
  

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00
• 5

  看完答案后，我已经搞了半个小时 . 希望这个答案有所帮助

  首先将mat文件保存为

  save('test.mat','-v7')
  

  之后在Python中使用通常的loadmat

  import scipy.io as sio
  test = sio.loadmat('test.mat')
  

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00
• 6

  安装Matlab 2014b或更新版本后，可以使用Matlab engine for Python：

  import matlab.engine
  eng = matlab.engine.start_matlab()
  content = eng.load("example.mat",nargout=1)
  

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00
• 9

  有一个名为mat4py的好包，可以很容易地使用

  pip install mat4py
  

  它很简单（来自网站）：

  Load data from MAT-file

  函数 loadmat 只使用Python的 dict 和 list 对象将存储在MAT文件中的所有变量加载到一个简单的Python数据结构中 . 数字和单元格数组将转换为行排序的嵌套列表 . 挤压数组以消除只有一个元素的数组 . 生成的数据结构由与 JSON 格式兼容的简单类型组成 .

  示例：将MAT文件加载到Python数据结构中：

  data = loadmat('datafile.mat')
  

  变量 data 是 dict ，其中的变量和值包含在MAT文件中 .

  Save Python data structure to a MAT-file

  可以使用函数 savemat 将Python数据保存到MAT文件中 . 数据的结构必须与 loadmat 相同，即它应该由简单的数据类型组成，如 dict ， list ， str ， int 和 float .

  示例：将Python数据结构保存到MAT文件：

  savemat('datafile.mat', data)
  

  参数 data 应为带变量的 dict .

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00
• 19

  MathWorks本身也有MATLAB Engine for Python . 如果您有Matlab，这可能值得考虑（我不知道是否允许将其分发给其他用户（如果这些人有Matlab可能没问题，否则NumPy可能是正确的方法吗？） .

  此外，如果您想自己完成所有基础知识，MathWorks provides（如果链接更改，请尝试google for matfile_format.pdf 或其 Headers MAT-FILE Format ）有关文件格式结构的详细文档 . 它并不像我个人想的那么复杂，但显然，这不是最简单的方法 . 它还取决于您要支持的 .mat 文件的功能数量 .

  我写了一个"small"（大约700行）的Python脚本，它可以读取一些基本的 .mat 文件 . 我已经学到了很多新东西，而且非常有趣（大部分时间） . 因为我害怕我不能发表它...但我可以在这里给出一些建议：

  • 首先阅读文档

  • 使用HEX-Editor（例如HxD）并查看要解析的引用 .mat -file

  • 通过将字节保存到txt文件并注释每一行来尝试找出每个字节的含义

  • 使用类保存每个数据元素（例如 miCOMPRESSED ， miMATRIX ， mxDOUBLE 或 miINT32 ）

  • .mat -files'结构最适合在树数据结构中保存数据元素;每个节点都有一个类和子节点

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00
• 0

  Reading the file

  import scipy.io
  mat = scipy.io.loadmat(file_name)
  

  Insecting the type of mat variable

  print(type(mat))
  #OUTPUT - <class 'dict'>
  

  字典中的 keys 是 matlab variables ， values 是 objects assigned to those variables .

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00
• 5

  对于高维数据，mat4py包更好用：

  from mat4py import loadmat
  data = loadmat('datafile.mat')
  

  回复于 2024-05-04T02:36:08+08:00