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Python 读取 MAT 文件

MAT 文件是 MATLAB 程序保存数据的格式，通常用来存储变量、数组、矩阵等。为了在 Python 中读取和处理 MAT 文件，我们可以使用一些专门的库，如 scipy 和 h5py。本文将介绍如何使用这些工具读取 MAT 文件。

1. 使用 SciPy 读取 MAT 文件

SciPy 提供了一个方便的接口 scipy.io.loadmat 用于读取 MAT 文件。该函数支持读取 MATLAB 中保存的各种数据类型，包括矩阵、数组和结构体等。

安装依赖

首先，确保你已经安装了 scipy 库。如果没有，可以使用以下命令安装：

bash pip install scipy

读取 MAT 文件

假设你有一个名为 data.mat 的 MAT 文件，下面是一个简单的示例，展示了如何读取其中的数据：

```python import scipy.io

读取 MAT 文件

mat_data = scipy.io.loadmat('data.mat')

输出文件中的所有变量

print(mat_data) ```

loadmat 函数返回一个字典，其中的键是 MAT 文件中保存的变量名，值是相应的变量数据。通常，MAT 文件中的数组会被转换成 NumPy 数组格式。

访问特定数据

如果你知道 MAT 文件中包含特定的变量，可以直接访问该变量：

```python

访问名为 'array1' 的变量

array1 = mat_data['array1'] print(array1) ```

注意事项

1. loadmat 只支持读取 MATLAB 4 和 MATLAB 7.3 版本之前的 MAT 文件。如果你需要读取 MATLAB 7.3 或更高版本的 MAT 文件（即 HDF5 格式），需要使用 h5py 库。
2. 如果 MAT 文件中包含多个变量，返回的字典可能还会包含一些额外的元数据（如 MATLAB 内部信息）。这些可以通过忽略 '__header__'、'__version__' 和 '__globals__' 来过滤掉。

2. 使用 h5py 读取 MATLAB 7.3+ 文件

MATLAB 7.3 及以后版本的 MAT 文件是基于 HDF5 格式的。如果你遇到这些文件，推荐使用 h5py 库来读取。

安装依赖

bash pip install h5py

读取 MAT 文件

使用 h5py 可以轻松读取 HDF5 格式的 MAT 文件。下面是一个示例：

```python import h5py

读取 MAT 文件

with h5py.File('data.mat', 'r') as f: # 输出文件中所有的变量名称 print(list(f.keys()))

# 访问名为 'array1' 的变量
array1 = f['array1'][:]
print(array1)

```

h5py.File 返回一个 HDF5 文件对象，你可以像访问字典一样访问文件中的数据。通过 keys() 方法获取文件中所有的变量名。

注意事项

• 使用 h5py 读取的数据通常是 NumPy 数组或其他 HDF5 数据类型。
• HDF5 格式支持更复杂的嵌套数据结构，可以存储更大规模的数据集。

3. 总结

• 如果你的 MAT 文件是 MATLAB 7.2 或更早版本创建的，可以使用 scipy.io.loadmat 进行读取。
• 如果你的 MAT 文件是 MATLAB 7.3 或更高版本创建的，使用 h5py 来读取。

通过这些工具，你可以方便地将 MAT 文件中的数据导入到 Python 中，进一步进行数据分析和处理。

```