1、使用Matlab数组
我们知道NumPy为我们提供了以可读格式保存数据的方法。但是SciPy也为我们提供了与Matlab的互操作性。
SciPy为我们提供了scipy.io
模块,该模块具有使用Matlab数组的功能。
2、导出Matlab格式的数据
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 - 用于保存数据的文件名。
- mdict - 包含数据的字典。
- do_compression - 一个布尔值,指定是否压缩结果。默认False。
例如:
将以下数组作为变量名称“vec”导出到mat文件:
from scipy import ioimport numpy as nparr = np.arange(10)io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})
注意:上面的示例在您的计算机上保存了一个文件名“arr.mat”。要打开该文件,请查看下面的“从Matlab格式导入数据”示例:
3、导入Matlab格式的数据
loadmat()
函数允许我们从Matlab文件中导入数据。
该函数采用一个必需的参数:
filename-已保存数据的文件名。
它将返回一个结构化的数组,其键是变量名,而对应的值是变量值。
例如:
从以下mat文件导入数组:
from scipy import ioimport numpy as nparr = 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)
Result:
{ '__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]]) }
使用变量名称“vec”仅显示来自matlab数据的数组:
例如:
from scipy import ioimport numpy as nparr = 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'])
Result:
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
注意:我们可以看到该数组最初是1D,但是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
:
例如:
from scipy import ioimport numpy as nparr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,])#Export:io.savemat('arr.mat', {"vec": arr})mydata = io.loadmat('arr.mat', squeeze_me=True)print(mydata['vec'])
Result:
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
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