Phython中读写和存储.mat文件
背景
在做deeplearning过程中,使用caffe的框架,一般使用matlab来处理图片(matlab处理图片相对简单,高效),用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取,同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理(当然也可以使用txt,不嫌麻烦自己处理结构信息)。
介绍
matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat,python中numpy和scipy提供了一些函数,可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。
在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix,而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。
下面是一个简单的测试程序,具体的函数用法可以看帮助文档:
- import scipy.io as sio
- import matplotlib.pyplot as plt
- import numpy as np
- #matlab文件名
- matfn=u'E:/python/测试程序/162250671_162251656_1244.mat'
- data=sio.loadmat(matfn)
- plt.close('all')
- xi=data['xi']
- yi=data['yi']
- ui=data['ui']
- vi=data['vi']
- plt.figure(1)
- plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5])
- plt.figure(2)
- plt.contourf(xi,yi,ui)
- plt.show()
- sio.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})
- import scipy.io as sio
- import numpy as np
- ###下面是讲解python怎么读取.mat文件以及怎么处理得到的结果###
- load_fn = 'xxx.mat'
- load_data = sio.loadmat(load_fn)
- load_matrix = load_data['matrix'] #假设文件中存有字符变量是matrix,例如matlab中save(load_fn, 'matrix');当然可以保存多个save(load_fn, 'matrix_x', 'matrix_y', ...);
- load_matrix_row = load_matrix[0] #取了当时matlab中matrix的第一行,python中数组行排列
- ###下面是讲解python怎么保存.mat文件供matlab程序使用###
- save_fn = 'xxx.mat'
- save_array = np.array([1,2,3,4])
- sio.savemat(save_fn, {'array': save_array}) #和上面的一样,存在了array变量的第一行
- save_array_x = np.array([1,2,3,4])
- save_array_y = np.array([5,6,7,8])
- sio.savemat(save_fn, {'array_x': save_array_x, 'array_x': save_array_x}) #同理,只是存入了两
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