还有MathWorks本身的Python MATLAB引擎。如果你有MATLAB，这可能值得考虑(我自己没有尝试过，但它有很多功能，而不仅仅是读取MATLAB文件)。然而，我不知道是否允许将其分发给其他用户(如果这些人拥有MATLAB，这可能不是问题。否则，也许NumPy才是正确的选择?)

此外，如果您想自己完成所有的基础工作，MathWorks提供了关于文件格式结构的详细文档(如果链接更改，请尝试谷歌获取matfile_format.pdf或其标题MAT-FILE Format)。这并不像我个人想的那么复杂，但显然，这不是最简单的方法。这也取决于你想要支持多少个.mat文件的特性。

我写了一个“小”(大约700行)的Python脚本，它可以读取一些基本的.mat文件。我既不是Python专家，也不是初学者，我花了大约两天时间来编写它(使用上面链接的MathWorks文档)。我学到了很多新东西，而且很有趣(大部分时间)。由于Python脚本是我在工作中编写的，恐怕我不能发布它…但我可以在这里给出一些建议:

首先阅读文档。 使用十六进制编辑器(如HxD)并查看您想要解析的引用.mat文件。 通过将字节保存到.txt文件中并注释每行来尝试找出每个字节的含义。 使用类保存每个数据元素(如miCOMPRESSED、miMATRIX、mxDOUBLE或miINT32) .mat-files的结构是保存树形数据结构中的数据元素的最佳结构;每个节点有一个类和一个子节点

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)

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:)

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。

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)

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。