需求:现有数据文件V1.mat,里面包含多个数据集,现需将里面的images数据集提取出来,然后进行压缩裁剪成指定大小 V1.mat数据集目录: 1.从mat文件中提取数据(使用Python) V1.mat文件太大,在此不提供 import numpy as np import h5py mat = h5py.File('./V1.mat') print(mat['images'].shape)#查看mat文件中images的格式 #(2284, 3, 640, 480) images = np

一.mat文件 mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式.在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件,使用save()函数保存一个mat文件.对于文件 load('data.mat') save('data_1.mat','A') 其中,'A'表示要保存的内容. 二.python中读取mat文件 在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件,函数savemat保存文件. 1.读取文件 如上例: #coding:UTF-8 import

可以先看一下.mat中存了些什么: import scipy.io as sio box_file = '/home/bnrc/formatm/test/1479504458876408533_boxes.mat' obj_proposals = sio.loadmat(box_file) print obj_proposals 读出的结果: 可以看到loadmat出来的相当于一个python中的字典,存的东西在‘all_boxes’里面 import scipy.io as sio box_f

导入所需包 from scipy.io import loadmat 读取.mat文件 随便从下面文件里读取一个: m = loadmat('H_BETA.mat') # 读出来的 m 是一个dict(字典)数据结构 读出来的m内容: m:{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Mon Aug 5 17:14:09 2019', '__version__': '1.0', '__globals__'

python -m py_compile lib/ylpy.py python -m py_compile lib/ylpy.py python 一个.py文件如何调用另一个.py文件中的类和函数 A.py文件:   def add(x,y):   print('和为:%d'%(x+y)) B.py文件:  import A A.add(1,2)

@ 目录 了解json整体格式 转换格式 提取key和value 使用pandas写入csv 了解json整体格式 这里有一段json格式的文件,存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分):global_temperature.json { "description": { "title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December", "un

首先导入scipy的包 from scipy.io import loadmat 然后读取 m = loadmat("F:/__identity/activity/论文/data/D001.mat") 注意这里m是一个dict数据结构 >>> m {'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Mon Aug 15 22:16:43 2011', '__globals__': [],

import osimport scipy.io as sio import numpy as np #matlab文件名 matfn='/home/user/devkit/data/meta_det.mat' data=sio.loadmat(matfn)

python中处理.mat文件 背景 在实际使用python的时候,发现很多数据都是使用.mat的形式保存,所以,如何使用python读写.mat文件成为了许多python使用者必备的技能. -v7.3版本的.mat文件与普通版本的.mat文件读写方法不一样,将分开来介绍 普通.mat文件 主要借助sicpy.io中提供的两个函数loadmat和savemat. import scipy.io as sioimport numpy as np #loaddata = sio.loadmat('d

本文使用场景:将一个xls格式Excel文件转换为xlsx文件格式.接下来将一步一步演示该操作.你也可以对代码进行修改使其适用于你所需的场景. 安装Python3 首先需要安装Python,我这里安装的是Python3.6.4(注意:Python3和2版本语法有改动) 到 官网 进行下载安装.选择对应版本的安装包即可,因为我这台电脑是Win10 64位,所以选择Windows x86-64 executable installer. 安装pywin32 pywin32貌似不能通过pip3 ins

1 安装h5py sudo apt-get install libhdf5-dev sudo pip install h5py 假设你已经安装好python和numpy模块 2 读取mat文件数据 import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') data = f['cell_name'][:] cell_name是元胞数组的名称,假如有多级元胞目录,可以指定任意的元胞数组进行读取,比如 data = f['cell_name/..

# -*- coding: cp936 -*- #python 27 #xiaodeng #python之模块py_compile用法(将py文件转换为pyc文件):二进制文件,是由py文件经过编译后,生成的文件. #办法一: import py_compile #加r前缀进行转义 py_compile.compile(r'D:\test.py')#py文件完整的路径. 办法二: #cmd命令符下操作步骤1.打开cmd,切换到 cd c:\\python34 2.运行 1)python -m p

Python如何实现doc文件转换为docx文件? 在开发过程中遇到一个关于读写doc和docx的问题: 一个文件夹中有两种文件, 一种为doc结尾, 一种为docx结尾, 需要将这些文件全部重命名.然后保存. 查询好多方法之后, 发现一个狠简单暴力的方法: 1.首先新建一个.docx文件. 2.关门放代码: # dir_path: 文件所在路径, old_file: 原来文件名字, new_file: 改变的文件名字 import os def re_name(dir_path, old_fi

mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式 在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件. import scipy.io as scio path = 'ex3data1.mat' data = scio.loadmat(path)type(data) dict #data是字典格式 data.keys() #查看字典的键 dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'X', 'y'])

手头有别人写的Matlab程序,其中用到了Mat文件.现在不想安装Matlab,却又想读取Mat文件内容,该怎么办呢? 感谢scipy!!! import scipy.io data = scipy.io.loadmat('1.mat') # 假设文件名为1.mat # data类型为dictionary print data.keys() # 即可知道Mat文件中存在数据名,假设存在'x', 'y'两列数据 print data['x'] print data['y'] 就是这么简单.

用matlab生成一个示例mat文件: clear;clc matrix1 = magic(5); matrix2 = magic(6); save matData.mat 用python3读取并写入mat文件: import scipy.io data = scipy.io.loadmat('matData.mat') # 读取mat文件 # print(data.keys()) # 查看mat文件中的所有变量 print(data['matrix1']) print(data['matrix

[转]用Python读写Excel文件   转自:http://www.gocalf.com/blog/python-read-write-excel.html#xlrd-xlwt 虽然天天跟数据打交道,也频繁地使用Excel进行一些简单的数据处理和展示,但长期以来总是小心地避免用Python直接读写Excel文件.通常我都是把数据保存为以TAB分割的文本文件(TSV),再在Excel中进行导入或者直接复制粘贴. 前段时间做一个项目,却不得不使用Python直接生成Excel文件,后来随着需求的

# Deal with .seq format for video sequence # Author: Kaij # The .seq file is combined with images, # so I split the file into several images with the image prefix # "\xFF\xD8\xFF\xE0\x00\x10\x4A\x46\x49\x46". import os.path import fnmatch import

简介 这篇文章是为了介绍定义python源文件文件编码的方法.python解释器可以根据所指定的编码信息对当前文件进行解析.通常来说,这种方法可以提高解析器对Unicode编码的源文件的识别,并且支持书写Unicode编码,例如在一个支持unicode编码的编辑器中使用UTF-8. 问题 在python2.1中,unicode编码只能通过Latin-1中的“unicode-escape”的方式来实现.这让很多平时不使用Latin-1编码的用户感到非常的不友好,尤其是大多数的亚洲国家更是这样.程序

Python读写csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 前言 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据.CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列.