python使用hdf5storage创建mat文件，不带压缩

如果你不希望对MAT文件进行压缩，可以在调用`hdf5storage.savemat()`函数时指定`compress`参数为False。以下是示例代码：

import numpy as np
import hdf5storage

# 创建一个Numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组保存为MAT文件，不带压缩
hdf5storage.savemat('data.mat', {'data': data}, compress=False)

在这个示例中，`compress`参数被设置为False，意味着不进行压缩。这将使得MAT文件比压缩后的文件更大，但读取速度可能会更快。

相关问题

python使用hdf5storage创建mat文件

你可以使用hdf5storage模块来创建.mat文件，该模块提供了与MATLAB格式兼容的HDF5数据存储和读取功能。以下是一个简单的示例代码，可以将一个Numpy数组保存为.mat文件：

import numpy as np
import hdf5storage

# 创建一个Numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组保存为MAT文件
hdf5storage.savemat('data.mat', {'data': data})

在这个示例中，我们将一个Numpy数组保存为名为"data.mat"的MAT文件。在MAT文件中，数据将作为名为"data"的变量存储。你可以使用MATLAB或任何能够读取MAT文件的程序加载这个文件，并访问其中的数据。

python使用hdf5读取mat文件的变量内容

在Python中，可以使用`h5py`库来读取`.mat`文件内容。以下是一个示例代码，演示如何读取`.mat`文件中的变量内容：

import h5py

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

# 读取变量内容
var_data = mat_file['variable_name'][:]

# 关闭文件
mat_file.close()

其中，`variable_name`是要读取的变量名称。注意使用`[:]`来获取变量的值。

如果`.mat`文件中有多个变量，可以使用`.keys()`方法来获取所有变量的名称列表。例如：

import h5py

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

# 获取所有变量名称
var_names = list(mat_file.keys())

# 依次读取每个变量
for var_name in var_names:
    var_data = mat_file[var_name][:]
    print(var_name, var_data)

# 关闭文件
mat_file.close()

这样就可以读取`.mat`文件中所有变量的内容了。