在我自己努力解决这个问题并尝试其他库(我不得不说mat4py也是一个很好的库，但有一些限制)之后，我构建了这个库(“matdata2py”)，它可以处理大多数变量类型，对我来说最重要的是“字符串”类型。.mat文件需要保存在-V7.3版本中。我希望这对社区有用。

安装:

pip install matdata2py

如何使用这个库:

import matdata2py as mtp

加载Matlab数据文件:

Variables_output = mtp.loadmatfile(file_Name, StructsExportLikeMatlab = True, ExportVar2PyEnv = False)
print(Variables_output.keys()) # with ExportVar2PyEnv = False the variables are as elements of the Variables_output dictionary. 

使用ExportVar2PyEnv = True，你可以分别看到每个变量作为与Mat文件中保存的同名的python变量。

国旗的描述

StructsExportLikeMatlab = True/False结构导出为字典格式(False)或类似于Matlab的基于点的格式(True)

ExportVar2PyEnv = True/False将单个字典中的所有变量导出(True)或作为单独的单独变量导出到python环境中(False)

from os.path import dirname, join as pjoin
import scipy.io as sio
data_dir = pjoin(dirname(sio.__file__), 'matlab', 'tests', 'data')
mat_fname = pjoin(data_dir, 'testdouble_7.4_GLNX86.mat')
mat_contents = sio.loadmat(mat_fname)

你可以使用上面的代码来读取Python中默认保存的.mat文件。

需要导入，导入scipy.io…

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

Scipy可以很好地加载.mat文件。 我们可以使用get()函数将其转换为numpy数组。

mat = scipy.io.loadmat('point05m_matrix.mat')

x = mat.get("matrix")
print(type(x))
print(len(x))

plt.imshow(x, extent=[0,60,0,55], aspect='auto')
plt.show()

也可以使用hdf5storage库。关于matlab版本支持的详细信息，这里是官方文档。

import hdf5storage

label_file = "./LabelTrain.mat"
out = hdf5storage.loadmat(label_file) 

print(type(out)) # <class 'dict'>

有一个很好的包叫做mat4py，可以很容易地安装使用

pip install mat4py

使用起来很简单(来自网站):

从mat文件加载数据

函数loadmat只使用Python的dict和list对象，将mat文件中存储的所有变量加载到一个简单的Python数据结构中。数值数组和单元格数组转换为行顺序的嵌套列表。压缩数组以消除只有一个元素的数组。生成的数据结构由与JSON格式兼容的简单类型组成。

示例:将mat文件加载到Python数据结构中:

from mat4py import loadmat

data = loadmat('datafile.mat')

变量数据是mat文件中包含变量和值的字典。

将Python数据结构保存到mat文件中

使用savemat函数，可以将Python数据保存到mat文件中。数据必须以与loadmat相同的方式结构化，即它应该由简单的数据类型组成，如dict, list, str, int和float。

示例:将Python数据结构保存到mat文件中:

from mat4py import savemat

savemat('datafile.mat', data)

参数数据应与变量一致。