怎么在python中讀寫(xiě)和存儲(chǔ)matlab的數(shù)據(jù)文件

這篇文章主要介紹了怎么在python中讀寫(xiě)和存儲(chǔ)matlab的數(shù)據(jù)文件，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

背景

在做deeplearning過(guò)程中，使用caffe的框架，一般使用matlab來(lái)處理圖片（matlab處理圖片相對(duì)簡(jiǎn)單，高效），用python來(lái)生成需要的lmdb文件以及做test產(chǎn)生結(jié)果。所以某些matlab從圖片處理得到的label信息都會(huì)以.mat文件供python讀取，同時(shí)也python產(chǎn)生的結(jié)果信息也需要matlab來(lái)做進(jìn)一步的處理（當(dāng)然也可以使用txt，不嫌麻煩自己處理結(jié)構(gòu)信息）。

介紹

matlab和python間的數(shù)據(jù)傳輸一般是基于matlab的文件格式.mat，python中numpy和scipy提供了一些函數(shù)，可以很好的對(duì).mat文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫(xiě)和處理。

在這里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix，而scipy提供了兩個(gè)函數(shù)loadmat和savemat來(lái)讀寫(xiě).mat文件。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試程序,具體的函數(shù)用法可以看幫助文檔:

import scipy.io as sio 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
#matlab文件名 
matfn=u'E:/python/測(cè)試程序/162250671_162251656_1244.mat' 
data=sio.loadmat(matfn) 
 
plt.close('all') 
xi=data['xi'] 
yi=data['yi'] 
ui=data['ui'] 
vi=data['vi'] 
plt.figure(1) 
plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5]) 
plt.figure(2) 
plt.contourf(xi,yi,ui) 
plt.show()  
sio.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})

示例2

import scipy.io as sio
import numpy as np

###下面是講解python怎么讀取.mat文件以及怎么處理得到的結(jié)果###
load_fn = 'xxx.mat'
load_data = sio.loadmat(load_fn)
load_matrix = load_data['matrix'] #假設(shè)文件中存有字符變量是matrix，例如matlab中save(load_fn, 'matrix');當(dāng)然可以保存多個(gè)save(load_fn, 'matrix_x', 'matrix_y', ...);
load_matrix_row = load_matrix[0] #取了當(dāng)時(shí)matlab中matrix的第一行，python中數(shù)組行排列

###下面是講解python怎么保存.mat文件供matlab程序使用###
save_fn = 'xxx.mat'
save_array = np.array([1,2,3,4])
sio.savemat(save_fn, {'array': save_array}) #和上面的一樣，存在了array變量的第一行

save_array_x = np.array([1,2,3,4])
save_array_y = np.array([5,6,7,8])
sio.savemat(save_fn, {'array_x': save_array_x, 'array_x': save_array_x}) #同理，只是存入了兩個(gè)不同的變量供

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