首先将.mat文件保存为:

save('test.mat', '-v7')

之后，在Python中，使用常用的loadmat函数:

import scipy.io as sio
test = sio.loadmat('test.mat')

安装了MATLAB 2014b或更新版本后，可以使用MATLAB for Python引擎:

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
content = eng.load("example.mat", nargout=1)

在python中上传和读取mat文件

用python安装mat4py。在成功安装后，我们得到: 成功安装mat4py-0.5.0。 从mat4py导入loadmat。 保存文件的实际位置在一个变量。 使用python将mat文件格式加载到数据值 PIP安装mat4py 从mat4py导入loadmat boston = r"E:\Downloads\boston.mat" data = loadmat(boston, meta=False)

需要导入，导入scipy.io…

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat('file.mat')

有一个用于此任务的很棒的库:pymatreader。

按照下面的步骤做:

安装包:pip Install pymatreader 导入此包的相关函数:from pymatreader Import read_mat 使用函数读取matlab结构:data = read_mat('matlab_struct.mat') 使用data.keys()来定位数据实际存储的位置。

钥匙通常会像:dict_keys([‘__header__’,‘__version__’,‘__globals__’,' data_opp '])。其中data_opp将是存储数据的实际键。当然，这个键的名称可以在不同的文件之间更改。

最后一步-创建你的数据帧:my_df = pd.DataFrame(data['data_opp'])

就是这样:)

读取文件

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat(file_name)

检查MAT变量的类型

print(type(mat))
#OUTPUT - <class 'dict'>

字典中的键是MATLAB变量，值是分配给这些变量的对象。