SciPy Matlab 数组

使用 Matlab 数组

我们知道 NumPy 为我们提供了以可读的 Python 格式保存数据的方法,但 SciPy 也为我们提供了与 Matlab 的互操作性。

SciPy 为我们提供了模块 scipy.io,该模块具有使用 Matlab 数组的功能。


以 Matlab 格式导出数据

savemat())函数允许我们以 Matlab 格式导出数据。

该方法采用以下参数:

  • 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。
实例

将数组作为变量 "vec" 导出到 mat 文件:

  1. from scipy import io
  2. import numpy as np
  3. arr = np.arange(10)
  4. io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})

注意:上面的示例将文件名 "arr.mat" 保存在您的计算机上。

要打开该文件,请查看下面的 "导入 Matlab 格式数据" 示例:


导入 Matlab 格式数据

loadmat() 函数允许我们导入 Matlab 格式数据。

该函数采用一个必需参数: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。

实例

从以下 mat 文件导入到数组:

  1. from scipy import io
  2. import numpy as np
  3. arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,])
  4. # Export:
  5. io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})
  6. # Import:
  7. mydata = io.loadmat('arr.mat')
  8. print(mydata)
结果:
  1. {
  2. '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: nt, Created on: Tue Sep 22 13:12:32 2020',
  3. '__version__': '1.0',
  4. '__globals__': [],
  5. 'vec': array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
  6. }

使用变量名 “vec” 只显示 matlab 数据的数组:

  1. from scipy import io
  2. import numpy as np
  3. arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,])
  4. #Export:
  5. io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})
  6. #Import:
  7. mydata = io.loadmat('arr.mat')
  8. print(mydata['vec'])
结果:
  1. [[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]

注意:我们可以看到数组最初是一维的,但在提取时它增加了一维。

为了解决这个问题,我们可以传递一个额外的参数 squeeze_me=True:

实例
  1. from scipy import io
  2. import numpy as np
  3. arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,])
  4. #Export:
  5. io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})
  6. #Import:
  7. mydata = io.loadmat('arr.mat', squeeze_me=True)
  8. print(mydata['vec'])
结果:
  1. [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]