SciPy Matlab 数组
使用 Matlab 数组
我们知道 NumPy 为我们提供了以可读格式持久化 Python 数据的方法。但 SciPy 也为我们提供了与 Matlab 的互操作性。
SciPy 为我们提供了 scipy.io 模块，其中包含处理 Matlab 数组的函数。
导出为 Matlab 格式的数据
savemat() 函数允许我们将数据导出为 Matlab 格式。
该方法接受以下参数：
- filename - 用于保存数据的文件名。
- mdict - 一个包含数据的字典。
- do_compression - 一个布尔值，指定是否压缩结果。默认为 False。
示例
将以下数组作为变量名 "vec" 导出到 mat 文件
from scipy import io
import numpy as np
arr = np.arange(10)
io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})
注意：上面的示例将在您的计算机上保存一个名为 "arr.mat" 的文件。
要打开文件，请查看下面的“从 Matlab 格式导入数据”示例。
从 Matlab 格式导入数据
loadmat() 函数允许我们从 Matlab 文件导入数据。
该函数带有一个必需参数：
filename - 已保存数据的文件名。
它将返回一个结构化数组，其中键是变量名，相应的值是变量值。
示例
从以下 mat 文件导入数组。
from scipy import io
import numpy as np
arr = np.array([0, 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)
结果
{
'__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]])
}
自己动手试一试 »
使用变量名 "vec" 来仅显示 matlab 数据中的数组
注意：我们可以看到数组最初是 1D 的，但在提取时它的维度增加了一维。
为了解决这个问题，我们可以传递一个附加参数 squeeze_me=True。
示例
# 导入
mydata = io.loadmat('arr.mat', squeeze_me=True)
print(mydata['vec'])
结果
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]自己动手试一试 »
