python读取并拼接mat

文件

可以使用scipy库中的loadmat函数读取mat文件，然后使用numpy库中的concatenate函数进行拼接。

示例代码：

import scipy.io
import numpy as np

# 读取mat文件
data1 = scipy.io.loadmat('file1.mat')
data2 = scipy.io.loadmat('file2.mat')

# 获取需要拼接的数组
arr1 = data1['array1']
arr2 = data2['array2']

# 拼接数组
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

# 打印拼接后的数组
print(result)

其中，loadmat函数返回的是一个字典类型，可以通过键名获取到对应的数组。concatenate函数的第一个参数是一个元组，表示需要拼接的数组，第二个参数是指定拼接的轴，axis=0表示按照第0维进行拼接。

相关问题

python怎么把mat文件中的第43、85、127列，以此类推到第4201列合并到第1列

可以使用NumPy库中的loadmat函数读取.mat文件，然后使用numpy.concatenate函数将需要合并的列拼接成一个新的数组，最后将该数组作为新的第一列替换原数组中的第一列即可。

以下是示例代码：

import numpy as np
import scipy.io as sio

# 读取.mat文件
mat_contents = sio.loadmat('file.mat')
data = mat_contents['data']

# 获取需要合并的列的下标
columns = range(43, 4202, 42)

# 拼接需要合并的列
merged_columns = np.concatenate([data[:, i:i+1] for i in columns], axis=1)

# 将拼接后的列替换原数组中的第一列
data[:, 0:1] = merged_columns

# 保存修改后的数组为新的.mat文件
sio.savemat('new_file.mat', {'data': data})

for matp in mat_paths: raw_mat = scio.loadmat(matp) # 读取.mat文件，并获取数据部分。 返回的是一个字典 print(raw_mat) for k in raw_mat: if 'FE' in k: mat = raw_mat[k] data = np.array([mat[i:i + 1024] for i in range(0, mat.shape[0], 512) \ if i + 1024 < mat.shape[0]]).reshape(-1, 1024)[:200, :]

这段 Python 代码的功能是读取多个.mat格式文件，并将其中的特定数据提取出来。具体来说，它的实现步骤如下：

1. 使用 `scipy.io.loadmat()` 函数加载.mat格式的文件，返回一个字典 `raw_mat`。该字典包含了文件中所有的变量和其对应的值。
2. 遍历字典 `raw_mat` 中的所有变量，如果变量名中包含字符串 `'FE'`，则将对应的值赋给变量 `mat`。
3. 将 `mat` 中的数据按照一定规律切分成若干段，并将这些数据拼接成一个二维数组 `data`。其中，切分规律是每隔512个数据取一次，并取每次取1024个数据，最终取前200次拼接成的数据。

最终，这段代码返回一个形状为 `(200, 1024)` 的二维数组，包含了多个.mat文件中特定变量的数据。这些数据可以用于后续的处理和分析。