既不scipy.io。savemat，或scipy.io.loadmat适用于MATLAB数组版本7.3。但好的部分是MATLAB版本7.3文件是hdf5数据集。因此，可以使用包括NumPy在内的许多工具读取它们。

对于Python，您将需要h5py扩展，这需要在您的系统上安装HDF5。

import numpy as np
import h5py
f = h5py.File('somefile.mat','r')
data = f.get('data/variable1')
data = np.array(data) # For converting to a NumPy array

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)

需要导入，导入scipy.io…

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

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)

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')