NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files
时间: 2024-05-06 14:16:40 浏览: 8
这个错误通常是因为你使用了不兼容的MATLAB文件版本。MATLAB v7.3引入了一种新的二进制文件格式,用于支持大型数据集和新的数据类型。如果你尝试使用旧版本的MATLAB读取v7.3文件,则会出现上述错误。
要解决这个问题,你可以尝试使用HDF5库来读取v7.3文件。HDF5是一种通用的数据格式,支持各种编程语言,包括Python。你可以使用h5py或PyTables等Python库来读取HDF5文件。
以下是一个示例代码片段,演示如何使用h5py库读取MATLAB v7.3文件:
``` python
import h5py
# 打开MATLAB v7.3文件
f = h5py.File('your_file.mat', 'r')
# 读取数据集
dataset = f['your_dataset']
# 将数据集转换为NumPy数组
data = dataset[:]
# 关闭文件
f.close()
```
请注意,你需要在系统上安装HDF5库和h5py库才能运行此代码。
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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:
```python
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。
matlab 加载7.3mat
Matlab加载7.3mat文件需要使用hdf5read函数。7.3mat文件是一个HDF5文件格式,它包含了高级数据格式(HDF)所支持的复杂数据集。在Matlab中,可以通过以下步骤来加载7.3mat文件:
1. 使用hdf5info函数获取7.3mat文件的信息,包括其中的数据集和组的结构。例如,使用info = hdf5info('filename.mat')来获取文件信息。
2. 根据文件信息,使用hdf5read函数来读取特定的数据集。例如,使用data = hdf5read('filename.mat', 'datasetname')来读取特定数据集,其中'datasetname'是要读取的数据集的名称。
3. 可以将读取的数据保存到Matlab的变量中,以进行后续的操作和分析。例如,使用save命令将数据保存为.mat文件,以供后续使用。
需要注意的是,由于7.3mat文件的复杂性,加载和处理大型7.3mat文件可能需要较高的计算和存储资源。在处理较大文件时,建议在加载时只选择特定的数据集,以减少资源的使用和提高处理效率。