python如何往mat文件存储数据并不把原来数据覆盖

你可以使用Python中的`scipy.io`模块来往mat文件中存储数据。以下是一个示例代码，它将一个数组保存到mat文件中：

import scipy.io

# 读取mat文件
mat_data = scipy.io.loadmat('your_file.mat')

# 新增数据
new_data = [1,2,3,4]
mat_data['new_data'] = new_data

# 将数据保存回mat文件
scipy.io.savemat('your_file.mat', mat_data)

这个代码会从一个mat文件中读取数据，然后将新的数据添加到mat文件中，最后保存回文件，而不会覆盖原来的数据。

相关问题

python读取mat 文件为datafame

要将 MATLAB .mat 文件读取到 Pandas DataFrame 中，可以使用 `scipy.io.loadmat()` 方法来读取 .mat 文件中的数据，并使用 `pandas.DataFrame()` 方法创建 DataFrame 对象。

以下是一个示例代码：

import scipy.io
import pandas as pd

# 读取 .mat 文件
mat = scipy.io.loadmat('data.mat')

# 将 .mat 文件中的数据转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(mat['data'])

# 显示 DataFrame 的前几行
print(df.head())

在上述代码中，首先使用 `scipy.io.loadmat()` 方法读取了名为 'data.mat' 的 .mat 文件，将其存储在变量 `mat` 中。然后，使用 `pandas.DataFrame()` 方法将 `mat['data']` 转换为 DataFrame 对象，并将其存储在变量 `df` 中。最后，使用 `print(df.head())` 方法打印 DataFrame 的前几行。

需要注意的是，上述代码假设 .mat 文件中的数据是一个二维数组，即可以转换为 DataFrame。如果 .mat 文件中的数据不符合该条件，则需要进行适当的调整来将其转换为 DataFrame。

python保存mat

要将一个Matlab数据文件保存为Python可以读取的格式，可以使用SciPy库中的`scipy.io.savemat()`函数。这个函数可以将Matlab数据文件保存为`.mat`文件格式，其中包含了Matlab中的变量名和数据。

下面是一个简单的示例代码，演示如何将Matlab数据文件保存为Python可以读取的格式：

import scipy.io

# 读取Matlab数据文件
mat_data = scipy.io.loadmat('data.mat')

# 将数据保存为Python可以读取的格式
scipy.io.savemat('data_py.mat', mat_data)

在这个示例中，`scipy.io.loadmat()`函数用于读取Matlab数据文件`data.mat`，并将其存储在`mat_data`变量中。然后，`scipy.io.savemat()`函数将`mat_data`保存为Python可以读取的格式，并将其存储在`data_py.mat`文件中。

注意，保存的文件名不需要与原始Matlab文件名相同，但建议使用`.mat`文件格式来保存数据。