这篇文章主要介绍了详解如何在python中读写和存储matlab的数据文件(*.mat),小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
背景
在做deeplearning过程中,使用caffe的框架,一般使用matlab来处理图片(matlab处理图片相对简单,高效),用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取,同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理(当然也可以使用txt,不嫌麻烦自己处理结构信息)。
介绍
matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat,python中numpy和scipy提供了一些函数,可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。
在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix,而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。
下面是一个简单的测试程序,具体的函数用法可以看帮助文档:
import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #matlab文件名 matfn=u'E:/python/测试程序/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 ###下面是讲解python怎么读取.mat文件以及怎么处理得到的结果### load_fn = 'xxx.mat' load_data = sio.loadmat(load_fn) load_matrix = load_data['matrix'] #假设文件中存有字符变量是matrix,例如matlab中save(load_fn, 'matrix');当然可以保存多个save(load_fn, 'matrix_x', 'matrix_y', ...); load_matrix_row = load_matrix[0] #取了当时matlab中matrix的第一行,python中数组行排列 ###下面是讲解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}) #和上面的一样,存在了array变量的第一行 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,只是存入了两个不同的变量供