介绍
在 Python 中,科学计算和数据分析都非常常见。因此,将 MATLAB 的数据导入到 Python 所使用的数据结构中变得非常重要。本文将介绍如何使用 Python 实现 MATLAB 文件中的 sio.savemat 操作。
正文
一、读取MATLAB文件
在 Python 中使用 MAT 文件,可以使用 Scipy 库中的 io 子库,包括 loadmat 和 savemat 函数。
import scipy.io as sio
data = sio.loadmat('data.mat')
使用 data 变量即可读取存储在 MAT 文件中的数据。
二、转换数据类型
大多数情况下,从 MATLAB 文件读取数据后,需要将它转换为 Python 结构或数据类型。这很容易通过 Pandas 库中的 DataFrame 类完成。
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame.from_records(data['data'])
这将使用 Scipy 库中的 loadmat 将数据读取到一个数据字典中,然后使用 Pandas 中的 DataFrame 类将数据转换为 DataFrame 类型。
三、数据转换并输出
一旦数据已经处理完成,并且需要将其输出为MAT文件,可以使用 Scipy 库中的 savemat 函数。
import scipy.io as sio
import numpy as np
data = np.zeros((100, 100))
sio.savemat('data.mat', {'data': data})
这将使用 Scipy 库中的 savemat 将数据存储在名为 data 的键下的 data.mat 文件中。
四、小结
本文介绍了如何使用 Python 实现 MATLAB 文件中的 sio.savemat 操作。通过使用 Scipy 库中的 io 子库,可以轻松读取 MATLAB 文件,并将其转换为 Pandas DataFrame 类型。此外,还可以使用 savemat 函数将数据保存到 MATLAB 格式的文件中。