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：

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：

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

使用变量名 “vec” 只显示 matlab 数据的数组：

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

结果:

[[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

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

结果:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]