是否可以在Python中读取二进制MATLAB .mat文件?

我看到SciPy声称支持读取.mat文件,但我没有成功。我安装了SciPy 0.7.0版本,但找不到loadmat()方法。


当前回答

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)

其他回答

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

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。

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()

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)

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'>