基于基于python读取读取.mat文件并取出信息文件并取出信息
这篇文章主要介绍了基于python读取.mat文件并取出信息,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一
定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
导入所需包导入所需包
from scipy.io import loadmat
读取读取.mat文件文件
随便从下面文件里读取一个：
m = loadmat('H_BETA.mat') # 读出来的 m 是一个dict（字典）数据结构
读出来的m内容：
m：{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Mon Aug 5 17:14:09 2019',
'__version__': '1.0',
'__globals__': [],
'H_BETA': array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
0.67968929, 0.70506438],
[ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
0.61247345, 1.06948844],
[ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
0.96296771, 1.46095171],
...,
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, -9.04648469],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
In [29]: m.keys()
Out[29]: dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'H_BETA'])
取出取出.mat里所需信息里所需信息
.mat 文件里的数据结构是 dict ，所以取值要按照 key:value 的形式：
In [30]: m['H_BETA'] Out[30]:
array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
0.67968929, 0.70506438],
[ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
0.61247345, 1.06948844],
[ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
0.96296771, 1.46095171],
...,
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, -9.04648469],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan]])
In [31]: type(m['H_BETA'])
Out[31]: numpy.ndarray
预处理数据预处理数据
上面读出来的数据是 ndarray 类型，为了方便数据的展示，我们可以将其转换为，pandas的DataFrame：
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