Data = io.loadmat(DataPath1) Data = Data['input'] Data = Data.astype(np.float32)

这段代码是用Python中的SciPy库中的io模块中的loadmat函数来读取.mat文件，然后将读取到的数据存储在Data变量中。接着，将Data中名为'input'的数据提取出来，并将其转换为numpy中的float32类型。这段代码的作用是将.mat文件中名为'input'的数据读取出来并转换为float32类型，以便后续处理。

import scipy.io as io
import numpy as np

Data = io.loadmat(DataPath1)
Data = Data['input']
Data = Data.astype(np.float32)

相关问题

data = pd.read_excel("D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_excel/" + cond) # os.mkdir(r"D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_png/" + str(condnum)) # # print(data) # # 首先将pandas读取的数据转化为array # data = np.array(data) # # 然后转化为list形式 # data = data.tolist() # # print(data)，datapath = "F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond) # os.mkdir(r"G:/功图/" + cond) # 选择需要提取的两列数据 col1 = df['WY'] col2 = df['ZH'] # 合并两列数据 new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) # 将合并后的数据保存为新文件 new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) # 分列 new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(new_df) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() print(data) 如何让第二个代码输出的数据和第一代码的输出格式相同

你的第一个代码输出的数据格式是一个列表嵌套多个列表，每个列表代表一个Excel文件中的数据。而第二个代码输出的数据格式是一个列表嵌套多个元组，每个元组代表一个CSV文件中的两列数据。如果你想让第二个代码输出的数据格式和第一个代码相同，可以在最后将列表中的每个元组转换为一个列表，然后再将这些列表组成一个大的列表。修改后的代码如下：

import os
import pandas as pd
import numpy as np

datapath = "F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/"
conds = os.listdir(datapath)
data_list = []

for cond in conds:
    df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond)
    col1 = df['WY']
    col2 = df['ZH']
    new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str)
    new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col})
    new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True)
    new_df = pd.DataFrame(new_df)
    data = np.array(new_df)
    data = data.tolist()
    data_list.append(data)

print(data_list)

这样修改后，第二个代码输出的数据格式就和第一个代码相同了。

datapath = '../data/' featurepath = '../feature/' resultpath = '../result/' tmppath = '../tmp/' scorepath = '../score/'

这不是一个问题，这是一段代码。这段代码定义了5个变量的值，分别是 datapath、featurepath、resultpath、tmppath 和 scorepath。这些变量的值分别是 '../data/'、'../feature/'、'../result/'、'../tmp/' 和 '../score/'。这些路径可能是用于存储文件或数据的路径。