1、介绍
对于科学计算领域的数据分析工作，MATLAB是一个广泛使用的工具。在某些情况下，Python成为第二重要的语言，可用于使用诸如Numpy和Scipy之类的库的同样任务。这就需要将MATLAB文件导入Python中。因此，使用Python中的SciPy库中的scipy.io.loadmat函数可用于读取MATLAB文件（扩展名为mat）。
2、正文
一、读取mat文件
读取MATLAB文件时应使用SciPy的io模块。Scipy库是专注于科学计算的Python库，包含了数值积分、优化、插值、四ier转换、信号处理等功能。loadmat函数是使用io的一个函数，用于读取MATLAB文件。它需要.mat文件的路径，并使用字典存储转换结果。
import scipy.io as sio
data = sio.loadmat('example.mat')
该函数返回一个字典，其中每个键代表.mat文件中的一个变量名。值与这些变量名相关联的值是NumPy数组、NumPy数组的嵌套元组甚至一次函数结果的对象，这取决于.mat文件中用于存储变量的数据类型。
二、改变默认键名
默认情况下，键名在.mat文件中存储，但是可以使用squeeze_me和struct_as_record这两个参数来改变这种行为。两个参数的默认值都是False。如果将其设置为True，则可以选择输出更易于使用或处理的结果。
import scipy.io as sio
data = sio.loadmat('example.mat', squeeze_me=True, struct_as_record=True)
设置为True的squeeze_me参数可以将单个存储变量的数组转换为NumPy数组。struct_as_record参数可以使结构变量的键名由.mat文件中的名称更改为与Python熟悉的点分网状组织（dtype对象）。
三、过滤变量
有时候我们只需要加载文件中的一些变量。可以通过使用变量名作为列表（默认为空列表）传递的mdict参数来进行过滤。
import scipy.io as sio
data = sio.loadmat('example.mat', variable_names=['a', 'b'])
a = data['a']
b = data['b']
3、总结
使用scipy.io.loadmat的过程非常简单。它返回一个字典对象，其中每个键存储.mat文件中存储的变量名。如果需要，还可以通过键名或过滤变量进行改进和过滤。新的科技进步不断，Python与SciPy为科学计算赋予了新的可持续性。
