python如何读取.mat文件并取出信息

  介绍

这篇文章主要介绍了python如何读取。垫文件并取出信息,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获、下面让小编带着大家一起了解一下。

python是什么意思

python是一种跨平台的,具有解释性,编译性,互动性和面向对象的脚本语言,其最初的设计是用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和新功能的添加,常用于用于开发独立的项目和大型项目。

<>强导入所需包

得到scipy.io  import  loadmat

<强>读取。垫文件

随便从下面文件里读取一个:

 python如何读取。垫文件并取出信息

m =, loadmat (& # 39; H_BETA.mat& # 39;), #,读出来的,m 是一个dict(字典)数据结构

读出来的米内容:

m: {& # 39; __header__& # 39;:, b # 39; MATLAB  5.0, MAT-file,,平台:,GLNXA64,, Created :, Mon  Aug  5, 17:14:09  2019 & # 39;,   ,& # 39;__version__ # 39;:, & # 39; 1.0 & # 39;   ,& # 39;__globals__& # 39;:, [],   ,& # 39;H_BETA& # 39;:,阵列([[0.36764355,0.68508148,0.73505849,…,,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),   ,,,…   (,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,,,南   ,,,,,,,,南,-9.04648469),   (,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,,,南   ,,,,,,,,,,,,,,南),   (,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,,,南 拷贝[29]:,m.keys ()   [29]:,dict_keys ([& # 39; __header__& # 39;,, & # 39; __version__ # 39;,, & # 39; __globals__& # 39;,, & # 39; H_BETA& # 39;])

<>强取出.mat里所需信息

。垫文件里的数据结构是dict类型,所以取值要按照键:值的形式:

拷贝[30]:,m [& # 39; H_BETA& # 39;】   [30]:   阵列([[0.36764355,0.68508148,0.73505849,…,,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),   ,,,…   (,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,,,南   ,,,,,,,南,-9.04648469),   (,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,,,南   ,,,,,,,,,,,,,南),   (,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,奶奶,,,,,,,,南   ,,,,,,,,,,,,,南]])      [31]:拷贝,类型(m [& # 39; H_BETA& # 39;])   [31]:numpy。ndarray

<>强预处理数据

上面读出来的数据是ndarray类型,为了方便数据的展示,我们可以将其转换为,熊猫的DataFrame:

拷贝[32]:import  pandas  as  pd   [33]:拷贝,df =, pd.DataFrame (m [& # 39; H_BETA& # 39;])   [34]:拷贝,df.head ()   [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,   null   null   null   null

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