简 介： 本文测试了几种通过python直接读取MATLAB的**.MAT格式的数据文件，有些方法经过测试发现无法完成。而通过mat4py可以比较方便的读取MATLAB中的数据文件。利用手边已有的用于 2021年人工神经网络第四次作业要求 中存储的MATLAB的数据文件，可以测试所得到的文件数据是正确的。需要注意到是，使用mat4py读取MATLAB数据文件中，MATLAB数据文件中不能够有超过2维的数组！否则在读取的过程中mat4py会报错！

关键词**： MATLAB，MAT，python

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MATLAB数据
文章目录
MATLAB数据存储
基本方法
存储成ASCII格式
使用Python读取
MATLAB数据文件
io
NumPy
mat4py
总 结

§01 MATLAB数据

1.1 MATLAB数据存储

1.1.1 基本方法

  MATLAB中的数据存储最简单的方法是 save 命令，将MATLAB中的变量数据存储在文件系统中。

>> help save
save - 将工作区变量保存到文件中此 MATLAB 函数 将当前工作区中的所有变量保存在 MATLAB 格式的二进制文件（MAT 文件）filename 中。如果 filename已存在，save 会覆盖该文件。save(filename)save(filename,variables)save(filename,variables,fmt)save(filename,variables,version)save(filename,variables,version,'-nocompression')save(filename,variables,'-append')save(filename,variables,'-append','-nocompression')save filename

  读取数据文件使用 load命令，都区之后会自动在MATLAB环境中产生对应的数据变量。

>> help load
load - 将文件变量加载到工作区中此 MATLAB 函数 从 filename 加载数据。load(filename)load(filename,variables)load(filename,'-ascii')load(filename,'-mat')load(filename,'-mat',variables)S = load(___)load filename

1.1.2 存储成ASCII格式

  可以通过对 save 增加 存储格式参数，将数据存储成 ASCII 文本形式，这样可以便于其它程序读取数据。

>> save('d:\temp\q.txt', 'p', '-ascii')

  存储成ASCII格式的p变量：

▲ 图1.1.1 存储成ASCII格式的p变量:

  存储成ASCII文件格式存储一下缺点：

  • 但并不是所有的格式都适合存储成ASCII格式。
  • 存储文件体量比较大。

  因此使用 .MAT格式仍然是非常重要的存储方式。

  那么，如何在Python中读取MATLAB的MAT格式的数据文件呢？

1.2 使用Python读取MATLAB数据文件

  在 Read Matlab mat Files in Python 介绍了利用Python来读取MATLAB数据文件几种方法。

  • Use the scipy.io Module to Read .mat Files in Python
  • Use the NumPy Module to Read mat Files in Python
  • Use the mat4py Module to Read mat Files in Python
  • Use the matlab.engine Module to Read mat Files in Python

1.2.1 io

  利用下面的代码段，测试scipy.io读取 .MAT文件。

import scipy
filename = r'D:\Temp\ANN-DATASET\FORBIDDEN\xraydata-96-80.mat'
mat = scipy.io.loadmat(filename)

  但是在Windows7测试发现会出现错误：

Traceback (most recent call last):File "D:\Temp\TEMP0001\test2.PY", line 14, in <module>mat = scipy.io.loadmat(filename)
AttributeError: module 'scipy' has no attribute 'io'

1.2.2 NumPy

  测试 h5py读取MATLAB文件。

import numpy as np
import h5pyfilename = r'D:\Temp\ANN-DATASET\FORBIDDEN\xraydata-96-80.mat'
f = h5py.File(filename, 'r')

  出现了如下的错误：

Traceback (most recent call last):File "D:\Temp\TEMP0001\test2.PY", line 15, in <module>f = h5py.File(filename, 'r')File "C:\Users\zhuoqing\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 408, in __init__swmr=swmr)File "C:\Users\zhuoqing\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 173, in make_fidfid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl)File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapperFile "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapperFile "h5py\h5f.pyx", line 88, in h5py.h5f.open
OSError: Unable to open file (file signature not found)

1.2.3 mat4py

（1）mat4py

python -m pip install mat4py

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting mat4pyDownloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e8/56/41b3ffd7b5f3eb3056979e0dc37de184c6e5dacd1a353e5de42323e7d138/mat4py-0.5.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: mat4py
Successfully installed mat4py-0.5.0

（2）读取数据文件

from mat4py import loadmatfilename = r'D:\Temp\ANN-DATASET\FORBIDDEN\xraydata-96-80.mat'data = loadmat(filename)printf(type(data))
printf(data.keys())

  显示的结果：

<class 'dict'>
dict_keys(['images', 'labels', 'labeldir', 'imagesize'])

  上面结果可以看到读取的结果是一个字典。 对应的keys就是MATLAB中的变量名称。

  下面显示是在MATLAB中读取的上述数据中变量名称。

▲ 图1.2.1 MATLAB 数据内部的变量

（3）显示变量格式

 Ⅰ.显示所有的keys
for k in data.keys():print(type(data[k]))

<class 'dict'>
dict_keys(['images', 'labels', 'labeldir', 'imagesize'])
<class 'list'>
<class 'list'>
<class 'list'>
<class 'list'>
 Ⅱ.显示labels
label = data['labels']
print(type(label))
print(len(label))
print(label)

<class 'list'>
6401
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,
 Ⅲ.显示imagesize
data1 = data['imagesize']
print(data1)

[96, 80]

 Ⅳ.显示images
imgdata = data['images']
print(type(imgdata))
print(len(imgdata))
print(shape(imgdata))

<class 'list'>
6401
(6401, 7680)

  这与MATLAB中关于image的描述不同。
  MATLAB中关于images的尺寸描述：

▲ 图1.2.2 MATLAB中关于images的尺寸描述。

id = imgdata[0]
print(type(id))
print(shape(id))
print(len(id))

<class 'list'>
(7680,)
7680

print(id)

[207, 207, 208, 210, 211, 213, 215, 214, 215, 216, 218, 220, 221, 221, 222, 224, 226, 227, 227, 227, 227, 227, 229, 231, 232, 232, 232, 231, 230, 231, 233, 233, 232, 231, 230, 231, 232, 233, 234, 234, 234, 234, 234, 234, 234, 232, 232, 231, 230, 230, 231, 232, 233, 233, 232, 232, 231, 231, 232, 232, 232, 231, 230, 230, 229, 229, 228, 228, 228, 228, 227, 226, 225, 225, 224, 224, 224, 224, 224, 223, 222, 222, 222, 221, 220, 220, 218, 216, 215, 214, 212, 210, 209, 207, 204, 205, 208, 208, 208, 210, 212, 214, 215, 215, 215, 217, 219, 220, 221, 221, 222, 224, 226, 227, 227, 228, 227, 228, 229, 231, 232, 233, 232, 231, 231, 232, 233, 234, 233, 231, 231, 232, 233, 234, 235, 235, 235, 235, 235, 235, 234, 233, 233, 232, 230, 230, 231, 232, 233, 233, 232, 232, 232, 232, 233, 232, 232, 232, 231, 230, 230, 230, 229, 229, 229, 228, 228, 227, 225, 225, 224, 225, 225, 225, 224, 224, 223, 223, 223, 222, 221, 220, 218, 217, 215, 214, 213, 212, 209, 207, 205, 206, 208, 208, 209, 210, 212, 214, 216, 216, 216, 218, 219, 220, 221, 222, 223, 225, 227, 228, 228, 228, 228, 229, 230, 232, 233, 233, 233, 232, 231, 232, 233, 235, 234, 233, 232, 232, 234, 235, 236, 236, 235, 235, 236, 236, 235, 234, 233, 232, 231, 231, 232, 233, 233, 233, 233, 233, 232, 233, 233, 233, 233, 232, 232, 230, 230, 230, 230, 229, 229, 229, 228, 227, 226, 226, 225, 225, 226, 225, 225, 224, 224, 224, 223, 222, 221, 220, 219, 218, 216, 215, 214, 212, 210, 20

idimg = array(id).reshape([80,96])
plt.imshow(idimg)
pltshow()

  imgdata对应的图片：

▲ 图1.2.3 imgdata对应的图片：

§02 总  结

  本文测试了几种通过python直接读取MATLAB的**.MAT**格式的数据文件，有些方法经过测试发现无法完成。而通过mat4py可以比较方便的读取MATLAB中的数据文件。

  利用手边已有的用于 2021年人工神经网络第四次作业要求 中存储的MATLAB的数据文件，可以测试所得到的文件数据是正确的。

  需要注意到是，使用mat4py读取MATLAB数据文件中，MATLAB数据文件中不能够有超过2维的数组！否则在读取的过程中mat4py会报错！

gifdir = '/home/aistudio/work/GIF'filedim = os.listdir(gifdir)
print(filedim)for f in filedim:fn = os.path.join(gifdir, f)if os.path.isfile(fn):os.remove(fn)for i in range(100):id = imgdata[i]idimg = array(id).reshape([80, 96])plt.imshow(idimg)fn = '%s/%d.jpg'%(gifdir, i)plt.savefig(fn)print(i)

▲ 图2.1 数据库中的文件

■ 相关文献链接:

  • Read Matlab mat Files in Python
  • 2021年人工神经网络第四次作业要求

● 相关图表链接:

  • 图1.1.1 存储成ASCII格式的p变量:
  • 图1.2.1 MATLAB 数据内部的变量
  • 图1.2.2 MATLAB中关于images的尺寸描述。
  • 图1.2.3 imgdata对应的图片：
  • 图2.1 数据库中的文件

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