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這篇文章主要講解了matlab、python中如何實現矩陣的互相導入導出，內容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。
還有一種最流行的h6py.. 過幾天更新
------------在python中導出矩陣至matlab------------
如果矩陣是mxn維的。 那么可以用 :
np.savetxt('dev_ivector.csv', dev_ivector, delimiter = ',')
對應matlab讀取為:
dev_ivec = csvread('dev_ivector.csv') ###csv格式其實就內定了結構體
如果矩陣是(n,)這種格式。['aagj' 'aagy' 'aann' ... 'zzgm' 'zzhk' 'zzwn'] 類似這種。那么可以用
f = open('label','w')
for x in spk_mean_label:
print(x)
print(x,file=f)
f.close()對應matlab讀取為:
spk_mean_label = importdata('label')
第二種方法。 例如
import scipy.io
scipy.io.savemat('filename',
mdict={ 'a':a,
'b':b})在matlab中只需要
load 'filename';
就導入了a矩陣和b矩陣
python存儲矩陣
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(a)
df.to_csv("score",sep=" ",index = False)------------在matlab中導出矩陣至python------------
matlab里面得到矩陣后可以直接從工作區變量處保存為.mat文件。
然后在python中執行下面步驟
import scipy.io as sio load_fn = 'plda_bl_score.mat' load_data = sio.loadmat(load_fn) blscores= load_data['PLDA_bl_scores']
然后blscores就是矩陣了。
第二種方法。
假如有倆個矩陣score,score1
save('score.mat','score','score1')
在python中
import scipy.io
matlab_data = scipy.io.loadmat('score.mat')
score = matlab_data['score']
score1 = matlab_data['score1']補充知識：python如何輸出矩陣的行數與列數？
對于pyhton里面所導入或者定義的矩陣或者表格數據，想要獲得矩陣的行數和列數有以下方法：
1、利用shape函數輸出矩陣的行和列
x.shape函數可以輸出一個元組（m,n），其中元組的第一個數m表示矩陣的行數，元組的第二個數n為矩陣的列數
具體代碼如下：
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 輸出數組的行和列數 print(x.shape) # (4, 3) # 只輸出行數 print(x.shape[0]) # 4 # 只輸出列數 print (x.shape[1]) # 3
2、對于矩陣的行數，也可以使len(x)函數輸出的矩陣長度，也就是所謂的行數。
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 輸出數組的行數 print(len(x)) #4
3、使用x.ndim函數可以輸出矩陣維數，即列數
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 輸出數組的行數 print(x.ndim) #3
看完上述內容，是不是對matlab、python中如何實現矩陣的互相導入導出有進一步的了解，如果還想學習更多內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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