SciPy Matlab 数组
NumPy 提供了 Python 可读格式的数据保存方法。
SciPy 提供了与 Matlab 的交互的方法。
SciPy 的 scipy.io 模块提供了很多函数来处理 Matlab 的数组。
以 Matlab 格式导出数据
savemat() 方法可以导出 Matlab 格式的数据。
该方法参数有:- filename - 保存数据的文件名。
- mdict - 包含数据的字典。
- do_compression - 布尔值,指定结果数据是否压缩。默认为 False。
将数组作为变量 "vec" 导出到 mat 文件:
实例
from
scipy
import
io
import numpy as np
arr = np. arange ( 10 )
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
import numpy as np
arr = np. arange ( 10 )
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
注意: 上面的代码会在您的计算机上保存了一个名为 "arr.mat" 的文件。
导入 Matlab 格式数据
loadmat() 方法可以导入 Matlab 格式数据。
该方法参数:
- filename - 保存数据的文件名。
返回一个结构化数组,其键是变量名,对应的值是变量值。
以下实例从 mat 文件中导入数组:
实例
from
scipy
import
io
import numpy as np
arr = np. array ( [ , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , ] )
# 导出
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
# 导入
mydata = io. loadmat ( 'arr.mat' )
print ( mydata )
import numpy as np
arr = np. array ( [ , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , ] )
# 导出
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
# 导入
mydata = io. loadmat ( 'arr.mat' )
print ( mydata )
返回结果如下:
{ '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: nt, Created on: Tue Sep 22 13:12:32 2020', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'vec': array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) }使用变量名 "vec" 只显示 matlab 数据的数组:
实例
from
scipy
import
io
import numpy as np
arr = np. array ( [ , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , ] )
# 导出
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
# 导入
mydata = io. loadmat ( 'arr.mat' )
print ( mydata [ 'vec' ] )
import numpy as np
arr = np. array ( [ , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , ] )
# 导出
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
# 导入
mydata = io. loadmat ( 'arr.mat' )
print ( mydata [ 'vec' ] )
返回结果如下:
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
从结果可以看出数组最初是一维的,但在提取时它增加了一个维度,变成了二维数组。
解决这个问题可以传递一个额外的参数 squeeze_me=True:
实例
from
scipy
import
io
import numpy as np
arr = np. array ( [ , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , ] )
# 导出
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
# 导入
mydata = io. loadmat ( 'arr.mat' , squeeze_me = True )
print ( mydata [ 'vec' ] )
import numpy as np
arr = np. array ( [ , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , ] )
# 导出
io. savemat ( 'arr.mat' , { "vec" : arr } )
# 导入
mydata = io. loadmat ( 'arr.mat' , squeeze_me = True )
print ( mydata [ 'vec' ] )
返回结果如下:
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]