在上述代码中,我们首先使用pandas库读取CSV文件,将其存储为数据框。然后,通过遍历每一列,将数据框转换为字典格式。最后,使用scipy.io.savemat()函数将字典保存为MAT文件。 结果分析 运行上述代码后,将生成一个名为data.mat的MAT文件,它将包含CSV文件中的数据。这使得在MATLAB中对数据进行分析和处理变得更加方便。
1.在做数据处理时,matlab中经常会将.mat文件中的X和y分别以两个矩阵进行存储,例如wine.mat数据集 如下:多属性X和标签y已经分离 读取.mat代码 import scipy.io data = scipy.io.loadmat('wine.mat') print(data) 1. 2. 3. 2.如何将原始的csv文件转换成属性与标签分离的.mat文件呢? 首先看原始csv文件的...
line=line.strip().split('\t') datamat[row,:]=line[::] row+=1 print(datamat) print(datamat.shape) 使用读取txt的方式可以使读取的数据既是向量格式,数据的数据类型也没有发生变化 注:上面的程序都出自下面的参考链接 参考:
dfdata.to_csv(datapath1,index=False) #方法2 import pandas as pd import scipy from scipy import io features_struct = scipy.io.loadmat('E:/workspacelxr/contem/data.mat') features = features_struct['data'] dfdata = pd.DataFrame(features) datapath1 = 'E:/workspacelxr/contem/data.txt' df...
一、mat文件 mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件,使用save()函数保存一个mat文件。对于文件 代码语言:javascript 复制 load('data.mat') 代码语言:javascript 复制 save('data_1.mat','A') 其中,'A'表示要保存的内容。 二、python中读取mat文件 在python中...
importscipy fromscipyimportio features_struct=scipy.io.loadmat('E:/dataone/data.mat') features=list(features_struct.values())[-1]# 与上面代码相比,只更改了这一句话 dfdata=pd.DataFrame(data=features) datapath1='E:/dataone/data.txt'# data.txt为转换为.txt文件,可以改为.csv或其他 ...
初学Python,遇到需要将mat文件转为csv文件,看了很多博客,最后找到了解决办法,代码如下: #方法1 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np import h5py datapath = 'E:/workspacelxr/contem/data.mat' file = h5py.File(datapath,'r') file.keys() def Print(...
在一些数据竞赛里面碰到很多的数据都是.csv文件给出的,说明应用应该还是有一些广泛。首先这里csv文件编码格式必须为UTF-8,否则会报编码错误信息。(txt转csv文件流程:打开excel—>数据—>导入文本/csv—>编码格式选择UTF-8—>保存选择csv格式)。csv文件打开如下所示: ...
除了常用的csv文件和excel文件之外,我们还可以通过PY把数据保存文npy文件格式和mat文件格式。 1. npy文件 npy即numpy对应的文件格式,关于其保存使用的是np.save()方法,其读取使用的是np.load()方法。 具体示例如下: import numpy as np a = np.mat('1, 2, 3;4, 5, 6') ...
dfdata=pd.DataFrame(data=value) datapath1='C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\mat\\'+name+".csv"#生成文件路径,新建一个文件夹 dfdata.to_csv(datapath1, index=False, header=False) 转置成功啦!找了很多方法都没有符合该类问题的解决方案,如何查询问题是关键。