时间:2021-05-22
背景
在做deeplearning过程中,使用caffe的框架,一般使用matlab来处理图片(matlab处理图片相对简单,高效),用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取,同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理(当然也可以使用txt,不嫌麻烦自己处理结构信息)。
介绍
matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat,python中numpy和scipy提供了一些函数,可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。
在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix,而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。
下面是一个简单的测试程序,具体的函数用法可以看帮助文档:
import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #matlab文件名 matfn=u'E:/python/测试程序/162250671_162251656_1244.mat' data=sio.loadmat(matfn) plt.close('all') xi=data['xi'] yi=data['yi'] ui=data['ui'] vi=data['vi'] plt.figure(1) plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5]) plt.figure(2) plt.contourf(xi,yi,ui) plt.show() sio.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})示例2
import scipy.io as sioimport numpy as np###下面是讲解python怎么读取.mat文件以及怎么处理得到的结果###load_fn = 'xxx.mat'load_data = sio.loadmat(load_fn)load_matrix = load_data['matrix'] #假设文件中存有字符变量是matrix,例如matlab中save(load_fn, 'matrix');当然可以保存多个save(load_fn, 'matrix_x', 'matrix_y', ...);load_matrix_row = load_matrix[0] #取了当时matlab中matrix的第一行,python中数组行排列###下面是讲解python怎么保存.mat文件供matlab程序使用###save_fn = 'xxx.mat'save_array = np.array([1,2,3,4])sio.savemat(save_fn, {'array': save_array}) #和上面的一样,存在了array变量的第一行save_array_x = np.array([1,2,3,4])save_array_y = np.array([5,6,7,8])sio.savemat(save_fn, {'array_x': save_array_x, 'array_x': save_array_x}) #同理,只是存入了两个不同的变量供以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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mat为matlab常用存储数据的文件格式,python的scipy.io模块中包含保存和加载mat格式文件的API,使用极其简单,不再赘述;另附简易示例如下:
mat数据格式是Matlab默认保存的数据格式。在Python中,我们可以使用h5py库来读取mat文件。>>>importh5py>>>data=h5py.F
这两天在搞Theano,要把mat文件转成pickle格式载入Python。Matlab是把一维数组当做n*1的矩阵的,但Numpy里还是有vector和mat
先给大家介绍下python读取并写入mat文件的方法用matlab生成一个示例mat文件:clear;clcmatrix1=magic(5);matrix2=m
在python中除了用opencv,也可以用matplotlib和PIL这两个库操作图片。本人偏爱matpoltlib,因为它的语法更像matlab。一、mat