python如何讀取.mat文件并取出信息

這篇文章主要介紹了python如何讀取.mat文件并取出信息，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

python是什么意思

Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言，其最初的設計是用于編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發獨立的項目和大型項目。

導入所需包

from scipy.io import loadmat

讀取.mat文件

隨便從下面文件里讀取一個：

m = loadmat('H_BETA.mat') # 讀出來的 m 是一個dict（字典）數據結構

讀出來的m內容：

m：{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Mon Aug 5 17:14:09 2019',
 '__version__': '1.0',
 '__globals__': [],
 'H_BETA': array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
     0.67968929, 0.70506438],
    [ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
     0.61247345, 1.06948844],
    [ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
     0.96296771, 1.46095171],
    ...,
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
         nan, -9.04648469],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
         nan,     nan],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,

In [29]: m.keys()
Out[29]: dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'H_BETA'])

取出.mat里所需信息

.mat 文件里的數據結構是 dict ，所以取值要按照 key:value 的形式：

In [30]: m['H_BETA']
Out[30]:
array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
     0.67968929, 0.70506438],
    [ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
     0.61247345, 1.06948844],
    [ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
     0.96296771, 1.46095171],
    ...,
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
        nan, -9.04648469],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
        nan,     nan],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
        nan,     nan]])

In [31]: type(m['H_BETA'])
Out[31]: numpy.ndarray

預處理數據

上面讀出來的數據是 ndarray 類型，為了方便數據的展示，我們可以將其轉換為，pandas的DataFrame：

In [32]: import pandas as pd
In [33]: df = pd.DataFrame(m['H_BETA'])
In [34]: df.head()
Out[34]:
    1     2     3     4     5     6     7     8     9     10  
 0.685081 0.367644 0.735058 0.085046 0.104332 0.560731 0.350219 0.758185 0.303823 0.114022 0.452877 
 0.749208 1.109497 0.475063 0.896100 1.117772 0.611356 0.662669 0.603077 0.863930 0.756870 0.725808 
 0.833115 1.063213 0.973646 0.935061 0.631670 0.916800 0.662993 0.543231 0.671558 1.027954 0.526402 
 0.488906 0.932741 0.956622 0.573116 0.893764 0.987304 0.380807 1.211157 0.550213 0.898408 1.153289 
 0.440694 0.503209 0.509693 0.477054 0.344717 -0.054662 1.124213 0.344906 0.612898 0.217625 -0.129715 

[5 rows x 2111 columns]

如此，數據就比較規整了，是保存成文件，還是做其他處理，就by yourself啦！

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