码农教程 - 一技在手,衣食无忧! tools

目录

SciPy Matlab 数组

❮ 上一节 下一节 ❯

使用 Matlab 数组

我们知道 NumPy 为我们提供了以 Python 可读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，它具有用于处理 Matlab 数组的函数。

以 Matlab 格式导出数据

这个savemat()函数允许我们以 Matlab 格式导出数据。

该方法采用以下参数：

  1. 文件名- 保存数据的文件名。
  2. 字典- 包含数据的字典。
  3. 执行压缩- 一个布尔值，指定是否压缩结果。默认为假。

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})

笔记：上面的示例在您的计算机上保存文件名 "arr.mat"。

要打开该文件，请查看下面的 "Import Data from Matlab Format" 示例：

从 Matlab 格式导入数据

这个loadmat()函数允许我们从 Matlab 文件导入数据。

该函数采用一个必需参数：

文件名- 保存数据的文件名。

它将返回一个结构化数组，其键是变量名称，对应的值是变量值。

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,])

# 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]])
 }

亲自试一试 »

使用变量名 "vec" 仅显示 matlab 数据中的数组：

示例

...

print(mydata['vec'])

结果：


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

亲自试一试 »

笔记：我们可以看到该数组最初是一维的，但在提取时它增加了一维。

为了解决这个问题，我们可以传递一个附加参数squeeze_me=True:

示例

# Import:
mydata = io.loadmat('arr.mat', squeeze_me=True)

print(mydata['vec'])

结果：


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

亲自试一试 »

通过练习测试一下

练习:

插入缺少的方法以将数据导出为 Matlab 格式：

from scipy import io
import numpy as np

arr = np.arange(10)

io.('arr.mat', {"vec": arr})

开始练习

❮ 上一节 下一节 ❯