1.如果 matlab 保存 data 时,采用的是低版本的,直接用scipy.io.loadmat api from scipy.io import loadmat data = loadmat('file.mat') print(data) print(data.keys()) # python3下返回的不是list,而是dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'X', 'y']) print(data['...
加载mat文件时，根据不同的情况可采取以下两种方法：1. 若mat文件在matlab中保存时，使用的为较低版本，直接使用scipy.io.loadmat API即可完成加载。2. 若在保存时使用了 ' -v7.3 ' 格式，则可能会在使用scipy.io.loadmat加载数据时遇到错误。此时，可以尝试使用h5py包进行加载，以解决上述问题。
loadmat("example") # 加载mat文件 (2)加载 "v7.3"mat文件 代码: 安装mat73包 pip install mat73 读取数据 import mat73 mat = mat73.loadmat(example.mat) # 加载mat文件 注意事项: 如果依旧用scipy来加载 “v7.3”格式的mat文件,会报错“NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 ...
步骤1:导入必要的库 在Python中,我们需要使用scipy库来读取mat文件,同时使用numpy库来处理数据。下面是导入库的代码: import scipy.io import numpy as np 1. 2. 步骤2:读取mat文件 接下来我们需要使用scipy.io.loadmat函数来读取mat文件,下面是读取mat文件的代码: data = scipy.io.loadmat('your_file.mat')...
iffile.endswith('.mat'):# 构造MAT文件路径mat_file=os.path.join(mat_dir,file)# 读取MAT文件data=sio.loadmat(mat_file)# 将数据转换为DataFramedf=pd.DataFrame(data)# 将DataFrame写入Excel文件excel_file=os.path.join('excel_files/',file.replace('.mat','.xlsx'))df.to_excel(excel_file,...
在使用Python的scipy.io.loadmat函数读取由Octave生成的.mat文件时，可能会遇到兼容性问题。根据接口文档的说明，loadmat函数主要支持从matfiles版本v4、v6、v7至v7.2。因此，当在Octave中保存mat文件时，添加参数-v7可提高文件与Python的兼容性。具体操作中，只需在保存文件的命令后添加-v7参数。例如，...
python读取.mat文件的数据 首先导入scipy的包fromscipy.ioimportloadmat 然后读取m = loadmat("F:/__identity/activity/论文/data/D001.mat") 注意这里m是一个dict数据结构 >>>m {'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Mon Aug 15 22:16:43 2011','__globals__':...
在Python中,您可以使用scipy.io模块中的loadmat函数来读取MAT文件,并使用matplotlib模块来绘制图形。 以下是一个读取MAT文件并绘制图形的示例代码: import scipy.io import matplotlib.pyplot as plt # 读取MAT文件 data = scipy.io.loadmat('your_file.mat') # 获取需要绘制的数据 x = data['x'] y = data...
python 读取.mat文件 随便从下面文件里读取一个: m = loadmat('H_BETA.mat') # 读出来的 m 是一个dict(字典)数据结构 读出来的m内容: m: {'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Mon Aug 5 17:14:09 2019','__version__':'1.0','__globals__': [],'...
savemat("save.mat",data1) 此时可以发现当前文件夹下面多了一个"save.mat"文件 操作二:读取mat文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import scipy.io as sio data1 = { "key1":[0,1], "key2":3 } #sio.savemat("save.mat",data1) data2 = sio.loadmat("save.mat") ...