使用numpy创建形状为（3,3），且元素均为1的数组a； 将a以字典dict的格式写入文件'file.mat'，键为‘a’，值为a； 将数据从文件‘file.mat’载入至data中； 输出data中键为a的值。

import numpy as np
import scipy.io as sio

# 创建数组a
a = np.ones((3,3))

# 写入文件
sio.savemat('file.mat', {'a': a})

# 读取文件
data = sio.loadmat('file.mat')

# 输出a的值
print(data['a'])

输出结果为：

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

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使用scipy.io实现文件的输入输出: 使用numpy创建形状为（3,3），且元素均为1的数组a； 将a以字典dict的格式写入文件'file.mat'，键为‘a’，值为a； 将数据从文件‘file.mat’载入至data中； 输出data中键为a的值。

代码如下：

import numpy as np
from scipy import io

# 创建数组
a = np.ones((3,3))

# 将数组写入文件
io.savemat('file.mat', {'a': a})

# 从文件中读取数据
data = io.loadmat('file.mat')

# 输出数据中键为a的值
print(data['a'])

输出结果为：

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

numpy将数据写入csv不同的sheet中

在Python中，如果你想要使用NumPy库将数据写入CSV文件的不同工作表（sheet），你需要借助`pandas`库，因为NumPy本身并不直接支持操作Excel文件。Pandas提供了方便的数据处理功能，包括读写CSV以及创建和管理Excel表格。

首先，你需要安装pandas库，如果没有安装可以使用pip安装：

pip install pandas

然后，你可以按照以下步骤将数据写入CSV文件的不同sheet：

import pandas as pd

# 假设你有三个numpy数组 data1, data2, 和data3
data1 = np.array([...])
data2 = np.array([...])
data3 = np.array([...])

# 将numpy数组转换为pandas DataFrame
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df3 = pd.DataFrame(data3)

# 创建一个包含多个DataFrame的字典，键是sheet名称
data_dict = {'Sheet1': df1, 'Sheet2': df2, 'Sheet3': df3}

# 使用pandas的to_excel函数，指定路径和sheet_name参数
for sheet_name, dataframe in data_dict.items():
    dataframe.to_excel('output_file.csv', index=False, sheet_name=sheet_name)