np.mat使用报错

`np.mat`是numpy库早期版本中用于创建矩阵的一个函数，但在numpy 1.2版本之后，它已经被弃用了，因为`mat`功能已被`ndarray`完全替代，后者更加强大且功能更多。如果你尝试使用`np.mat()`，可能会遇到`FutureWarning`提示，告诉你这个函数即将被删除。

当你遇到`np.mat`使用报错的情况，通常是因为你在新版本的numpy环境中尝试创建矩阵，正确的做法应该是直接使用`np.array`或`np.array.tolist()`来创建矩阵。例如：

import numpy as np

# 创建二维数组
matrix_data = [[1, 2], [3, 4]]
matrix = np.array(matrix_data)  # 或 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 如果有旧版数据格式需要转换
old_matrix = "[[1 2]\n[3 4]]"  # 注意这不是有效的numpy矩阵
new_matrix = np.array(eval(old_matrix))  # 先转字符串为list，再转成numpy数组

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np.mat(data)报错np.matrix is not supported

这个错误通常是因为你使用的是较新版本的NumPy，而`np.matrix`已经被弃用了。你可以改用`np.array`来代替`np.matrix`，或者使用`np.asarray`将数据转化为矩阵。

例如，如果你原来的代码是这样：

import numpy as np

data = [[1, 2], [3, 4]]
matrix = np.matrix(data)

那么你可以改为这样：

import numpy as np

data = [[1, 2], [3, 4]]
matrix = np.array(data)

或者这样：

import numpy as np

data = [[1, 2], [3, 4]]
matrix = np.asarray(data)

这样就可以避免`np.matrix is not supported`这个错误了。

# 加载数据和标签 data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat') data_trainnn = data_trainnn_struct['data'] label_trainnn = label_trainnn_struct['label']报错 label_trainnn = label_trainnn_struct['label'] KeyError: 'label'

这个错误提示说明在 `label_trainn.mat` 文件中没有名为 `'label'` 的变量。你可以使用 `scipy.io` 中的 `whosmat` 函数查看 mat 文件中的变量名，确定 `'label'` 是否存在。

另外，如果你确认 `'label'` 变量确实存在于 mat 文件中，那么你可以尝试使用 `'label_trainn.mat'` 文件的绝对路径来加载数据和标签。例如，如果 mat 文件在当前工作目录的子文件夹 `data` 中，你可以使用以下代码：

import os
import scipy.io

data = np.random.randn(1000, 16)
label = np.random.randint(2, size=(1000,))
data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('data_trainn.mat')
label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat(os.path.join('data', 'label_trainn.mat'))
data_trainnn = data_trainnn_struct['data']
label_trainnn = label_trainnn_struct['label']

这样可以确保正确地加载 mat 文件。