python运行import scipy.io as sio mat_data = sio.loadmat('case30.m')显示如下错误:ValueError: Unknown mat file type, version 99, 97
时间: 2024-05-10 13:15:00 浏览: 7
这个错误可能是由于您使用的 `scipy` 版本不支持该 `.mat` 文件的版本所导致的。您可以尝试使用 `scipy.io.loadmat` 中的 `matlab.loadmat` 替代它,它可以自动检测并加载不同版本的 `.mat` 文件。
您可以按照以下步骤尝试:
1. 从 `scipy.io` 中导入 `matlab` 模块,例如:
```
from scipy.io import matlab
```
2. 使用 `matlab.loadmat` 而不是 `scipy.io.loadmat` 从 `.mat` 文件中加载数据,例如:
```
mat_data = matlab.loadmat('case30.m')
```
如果您仍然遇到问题,请检查您的 `.mat` 文件是否存在问题,或者尝试更新 `scipy` 版本。
相关问题
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data
这段代码使用了多个Python库,包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中,`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数,它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中,它加载了名为`ex6data1.mat`的文件,并将其存储在`raw_data`变量中。
在加载数据之后,可以使用`type()`函数来检查数据类型,以确保数据已正确加载。例如,在Python控制台中,您可以键入以下内容:
```python
print(type(raw_data))
```
输出应该为`<class 'dict'>`,这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据,您可以使用相应的键。例如,要访问键为`'X'`的数据,请键入以下内容:
```python
X = raw_data['X']
```
这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样,要访问键为`'y'`的数据,请输入以下内容:
```python
y = raw_data['y']
```
这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。
将以下代码:import scipy.io as sio json_file = open('HRRM_model1.json','r') loaded_model_json = json_file.read() json_file.close() loaded_model = model_from_json(loaded_model_json) loaded_model.load_weights('HRRM_model1.h5') matfn='test_stationary1.mat' data=sio.loadmat(matfn,mat_dtype=True) W_train1 = data['w'] X_train1 = data['L_vel'] W_train1 = W_train1.reshape(1, 800, 800, 1) X_train1 = X_train1.reshape(1, 100, 100, 1) layer_model = Model(inputs=loaded_model.input, outputs=loaded_model.output) layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1],batch_size=1) resultfile = 'result_stationary1.mat' sio.savemat(resultfile, {'result':layer_result})翻译为MATLAB语言
MATLAB代码:load HRRM_model1.mat;json_file = fopen('HRRM_model1.json', 'r');
loaded_model_json = fread(json_file);
fclose(json_file);loaded_model = model_from_json(loaded_model_json);
loaded_model.loadWeights('HRRM_model1.h5');matfn = 'test_stationary1.mat';
data = load(matfn, '-mat');W_train1 = data.w;
X_train1 = data.L_vel;W_train1 = reshape(W_train1, [1, 800, 800, 1]);
X_train1 = reshape(X_train1, [1, 100, 100, 1]);layer_model = Model(inputs=loaded_model.inputs, outputs=loaded_model.outputs);
layer_result = layer_model.predict([X_train1, W_train1], 'BatchSize', 1);resultfile = 'result_stationary1.mat';
save(resultfile, 'result', 'layer_result');