python读mat转成矩阵,使用h5py打开Mat文件并将数据转换为numpy矩阵

可以使用h5py库来打开Mat文件，并将数据转换为numpy矩阵。下面是一个示例代码：

import h5py
import numpy as np

# 打开Mat文件
mat_file = h5py.File('filename.mat', 'r')

# 获取数据
data = mat_file['data_name']

# 将数据转换为numpy矩阵
matrix = np.array(data)

在上面的代码中，将Mat文件名和数据名称替换为实际的文件名和数据名称即可。此外，如果Mat文件中有多个数据，您可以使用`keys()`方法来获取所有数据的名称列表。

相关问题

python 读取mat文件 可以存储到什么地方

Python 读取 .mat 文件可以将数据存储到多种数据类型中，包括：

1. numpy.ndarray：可以将.mat 文件中的矩阵或多维数组读取为 numpy 数组，并进行进一步处理和分析。

2. pandas.DataFrame：可以将.mat 文件中的数据读取为 pandas DataFrame，方便进行数据分析和处理。

3. python 原生数据类型：可以将.mat 文件中的数据读取为 Python 中的原生数据类型，如字典、列表、元组等。

读取和存储 .mat 文件的 Python 库有很多，其中比较常用的有 scipy.io、h5py、pytables 等。这些库都提供了方便的 API，可以轻松地读取和存储 .mat 文件中的数据。

例如，使用 scipy.io 库读取 .mat 文件中的数据并保存到 numpy 数组中，可以按照以下代码进行操作：

import scipy.io as sio

# 读取 .mat 文件中的数据
data = sio.loadmat('data.mat')

# 将数据存储到 numpy 数组中
array_data = data['array']

当然，您也可以根据需要选择其他的库和数据类型来进行读取和存储。

Traceback (most recent call last): File "D:\python\code\阈值处理20221227\robustness.py", line 7, in <module> data = scipy.io.loadmat('D:/Network-Data-master/01_Jazz.mat') File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 226, in loadmat MR, _ = mat_reader_factory(f, **kwargs) File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 80, in mat_reader_factory raise NotImplementedError('Please use HDF reader for matlab v7.3 ' NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files, e.g. h5py

这个错误说明你正在尝试加载一个 Matlab v7.3 文件，而 Scipy 的 loadmat 函数不支持直接读取这种格式的文件。你可以使用 h5py 库来读取这种文件格式。以下是可能的实现方法：

import h5py
import networkx as nx
import numpy as np

# 加载真实网络的jazz.mat文件
with h5py.File('D:/Network-Data-master/01_Jazz.mat', 'r') as f:
    adjacency_matrix = np.array(f['Problem']['A'])

G = nx.from_numpy_matrix(adjacency_matrix)

# 根据节点度数、介数、局部聚类系数、中介中心度、pangerank大小降序排序，burt约束系数大小升序排序，得到每种方法节点顺序表
degree = dict(G.degree())
degree_seq = [node for node, deg in sorted(degree.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)]
betweenness = nx.betweenness_centrality(G)
betweenness_seq = [node for node, btwn in sorted(betweenness.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)]
clustering = nx.clustering(G)
clustering_seq = [node for node, clust in sorted(clustering.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)]
centrality = nx.eigenvector_centrality(G)
centrality_seq = [node for node, cent in sorted(centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)]
pagerank = nx.pagerank(G)
pagerank_seq = [node for node, pr in sorted(pagerank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)]
burt = nx.constraint(G)
burt_seq = [node for node, con in sorted(burt.items(), key=lambda x: x[1])]

# 每次累计删除10%节点，计算网络的连通性、网络效率、平均最短路径长度，并加入判断，避免出现网络不连通而报错，记录结果
num_nodes = len(G.nodes())
num_steps = 10
results = []
for i in range(num_steps):
    percent_deleted = (i+1) * 0.1
    nodes_to_delete = degree_seq[:int(percent_deleted*num_nodes)]
    G_copy = G.copy()
    G_copy.remove_nodes_from(nodes_to_delete)
    if nx.is_connected(G_copy):
        results.append((percent_deleted, nx.average_shortest_path_length(G_copy), nx.global_efficiency(G_copy)))
    else:
        results.append((percent_deleted, np.nan, np.nan))

# 将节点删除过程和结果绘制成图表，观察网络鲁棒性下降的情况
fig, ax = plt.subplots(1, 3)
fig.set_size_inches(18, 6)

ax[0].set_title('Degree')
ax[0].plot([degree[n] for n in degree_seq])
ax[0].set_xlabel('Node rank')
ax[0].set_ylabel('Degree')

ax[1].set_title('Efficiency and path length')
ax[1].plot([r[0] for r in results], [r[1] for r in results], label='Average shortest path length')
ax[1].plot([r[0] for r in results], [r[2] for r in results], label='Global efficiency')
ax[1].set_xlabel('Percent nodes deleted')
ax[1].set_ylabel('Metric value')
ax[1].legend()

ax[2].set_title('Burt constraint')
ax[2].plot([burt[n] for n in burt_seq])
ax[2].set_xlabel('Node rank')
ax[2].set_ylabel('Burt constraint')

plt.show()

这个代码和之前的代码非常相似，主要区别在于加载和处理 Matlab v7.3 文件的部分。现在使用 h5py 库来读取文件，然后将邻接矩阵转换为 NetworkX 图。