如果你是一个科研人员，你会经常接触.mat后缀名的数据文件。这种类型的文件是MATLAB的默认数据文件类型。如果你需要处理MATLAB生成的数据文件，你需要用Python打开.mat文件。本文将教你如何使用Python打开.mat文件，并在其中查找数据。
一、MATLAB数据文件(.mat)简介
首先我们需要了解.mat文件，这是MATLAB数据文件的默认格式，用于存储各种类型的数据：数值、字符串、字符向量、逻辑值、结构、函数类型、cell数组等等。这种文件格式在MATLAB中被广泛使用，也被许多其他编程语言所支持。
在Python中，我们使用SciPy库处理.mat文件。SciPy库是一种基于NumPy、Matplotlib等库的Python科学计算库。它提供了许多用于科学计算的常用函数和子模块。例如，它提供了用于输入/输出(MATLAB, ASCII等)、线性代数、插值、优化、信号处理、特殊函数、图像处理等常见科学计算问题的函数。
二、使用SciPy库读取.mat文件
1. 安装SciPy库
在使用SciPy库之前，需要先安装它。在命令行中输入以下命令即可：
pip install scipy
如果你的pip安装不成功，你可以到SciPy官网中寻找Windows、Linux或macOS下的安装指南。
2. 解码.mat文件
在SciPy库中，我们使用scipy.io.loadmat()函数加载.mat文件。它返回一个Python字典，其中包含.mat文件中的所有信息。在字典中，键是MATLAB的变量名称，值是MATLAB变量中存储的数值、字符等等。
下面的例子演示了如何解码.mat文件。
import scipy.io as sio
mat_file = sio.loadmat('matlab_data.mat')
print(mat_file)
在运行上面的代码后，你将会看到如下结果：
{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN64, Created on: Thu Jan 23 10:17:13 2020',
'x': array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]),
'__globals__': [],
'__version__': '1.0',
'y': array([[7],
[8],
[9]])}
这里我们读取了一个名为'matlab_data.mat'的.mat文件，并存储到一个Python变量中，然后打印出它的内容（字典形式）。
字典中包含5个键值对：
- '__header__': 该键值对包含了MATLAB数据文件的版本、机器类型和创建时间等信息。
- 'x': 该键值对包含一个矩阵，名为x。
- '__globals__': 该键值对描述了.mat文件中所有全局变量的名称。
- '__version__': 该键值对描述MATLAB数据文件的格式版本。
- 'y': 该键值对包含一个矩阵，名为y。
3. 访问.mat文件中的数据
在访问各个键值对中的值之前，我们需要了解这些值的类型。在上述.mat文件的例子中，我们可以看到两个变量x和y：
x = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
y = [[7],
[8],
[9]]
在Python中，我们可以使用矩阵或数组来表示这些变量。在SciPy库中，MATLAB的结构体可以表示为Python中的嵌套结构体。
在下面的例子中，我们将演示如何使用Python访问这些变量：
import scipy.io as sio
mat_file = sio.loadmat('matlab_data.mat')
x = mat_file['x']
y = mat_file['y']
print('x =', x)
print('y =', y)
在运行上述代码时，我们得到以下结果：
x = [[1 2 3]
[4 5 6]]
y = [[7]
[8]
[9]]
这里的'x'和'y'与我们在MATLAB中打印输出时看到的相似（除了Python使用的方括号，而不是MATLAB中使用的圆括号）。
三、小结
在本文中，我们介绍了如何使用Python读取MATLAB生成的数据文件（.mat文件）。我们使用需要安装的SciPy库中的函数scipy.io.loadmat()解码MATLAB数据文件，并使用Python中的矩阵或数组来表示变量。使用本文中介绍的知识，你将能够使用Python分析.mat文件，并在其中查找数据。
