import mat73 import numpy as np # 读取 .mat 文件中的数据 data_dict = mat73.loadmat('REF_26_3.mat') arr = data_dict['spectral_data'] # 获取数据的维度 n1, n2, n3 = arr.shape # 将前两个维度转成列，每个切片转成行 mat = np.reshape(arr, (n1 * n2, n3), order='F') # 打印结果 print('arr shape:', arr.shape) print('mat shape:', mat.shape)

这段代码用于读取名为 `REF_26_3.mat` 的 `.mat` 文件，并将其中 `spectral_data` 这个变量保存到 NumPy 数组 `arr` 中，然后将 `arr` 中前两个维度转换成列，每个切片转成行，最终保存到 `mat` 数组中。最后打印出 `arr` 和 `mat` 的形状。

这段代码需要使用 `mat73` 库来读取 HDF5 格式的 MATLAB v7.3 `.mat` 文件，因为 `scipy.io.loadmat` 函数只能读取旧版本的 `.mat` 文件。你需要先安装 `mat73` 库，可以通过以下命令在终端中安装：

pip install mat73

如果你已经安装了 `mat73` 库，那么这段代码应该可以成功读取 `.mat` 文件并转换成 NumPy 数组。

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解释一下这串代码import scipy.io import numpy as np # 读取 .mat 文件 mat = scipy.io.loadmat('file.mat') # 获取数据 data = mat['data'] # 保存为 .npy 文件 np.save('file.npy', data)

这段代码中，首先使用了 import 语句将 scipy.io 模块引入当前程序。scipy.io 模块提供了用于读写不同数据文件格式的函数。

然后使用了 import 语句将 numpy 模块引入当前程序，并使用 as 关键字将 numpy 模块重命名为 np。numpy 是一个用于科学计算的 Python 库，提供了高性能的多维数组和矩阵运算以及各种数学函数。

总的来说，这段代码将 scipy.io 和 numpy 两个库引入了当前程序，并给 numpy 库起了一个别名 np，以便在程序中更方便地使用这个库。

import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer_data = load_breast_cancer() cancer_data.head()

这段代码似乎有错误。load_breast_cancer()返回的是一个Bunch对象，不是一个DataFrame对象，因此无法使用head()方法。如果您想将其转换为DataFrame对象，可以按以下方式执行：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer_data = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(data=np.c_[cancer_data['data'], cancer_data['target']],
                  columns=list(cancer_data['feature_names']) + ['target'])
df.head()

这将创建一个包含数据和目标变量的DataFrame对象，并使用feature_names列表中的属性名称作为列名。您可以使用head()方法查看前几行数据。