python npy文件,python保存mat文件
除了csv文件和excel文件，我们还可以用Python保存npy文件格式和mat文件格式的数据。本文向您展示了保存和读取npy文件和mat文件的示例代码。有需要可以参考一下。
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1.npy文件2。mat文件补充阅读mat文件以npy格式文件存在。读取npy文件非常简单。重新读取npy文件并将其保存为mat文件。除了csv文件和excel文件，我们还可以通过py保存npy文件格式和mat文件格式的数据。
1. npy文件
Npy是numpy对应的文件格式，由np.save()保存，由np.load()读取。
具体例子如下：
将numpy作为np导入
a=np.mat(1，2，3；4, 5, 6)
打印(一份)
打印(类型(a))
打印(============================)
b=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]])
打印(b)
打印(类型(b))
保存文件：
如图所示，matrix和numpy数组都支持另存为npy文件类型。
np.save(a.npy ，a)
np.save(b.npy ，b)
读取文件
data1=np.load(a.npy )
data2=np.load(b.npy )
打印(数据1)
打印(类型(数据1))
打印(============================)
打印(数据2)
打印(类型(数据2))
如图，npy数据读取成功，都是numpy数组数据类型。
2. mat文件
保存mat文件依赖于scipy库中的scipy.io.savemat()方法，而读取需要scipy.io.loadmat()方法。
保存时，不仅需要传入变量，还需要以字典的形式传入变量的类型。也支持numpy数组和矩阵。
具体例子如下：
将numpy作为np导入
从scipy导入io
a=np.mat(1，2，3；4, 5, 6)
打印(一份)
打印(类型(a))
打印(============================)
b=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]])
打印(b)
打印(类型(b))
io.savemat(a.mat ，{matrix: a})
io.savemat(b.mat ，{array: b})
读出数据
data1=io.loadmat(a.mat )
打印(数据1)
打印(类型(数据1))
打印(============================)
data2=io.loadmat(b.mat )
打印(数据2)
打印(类型(数据2))
如图所示，数据读取成功。但读书的结果是一本字典。如果需要进一步读取数据，需要根据键名取出：
打印(数据1[矩阵])
打印(类型(数据1[矩阵]))
打印(============================)
print(data2[array])
print(type(data2[array]))
检索到的关键字与存储中的变量类型相关。检索到的数据都是numpy数组，没有矩阵类型。
补充
读取mat文件并存为npy格式文件
看具体代码，注意h5py的换位。
将numpy作为np导入
从scipy导入io
mat=io.loadmat(yourfile.mat )
#如果报告了错误，请使用MATLAB V7.3文件的HDF阅读器
#换一种方式阅读
导入h5py
mat=h5py。文件(“yourfile.mat”)
# mat文件中可能有多个单元格，每个单元格对应一个数据集。
#您可以用keys方法检查单元格的名称。现在你必须使用list(mat.keys())，
#另外要用data=mat.get (name )进行读取，然后可以用Numpy把它变成数组。
print(mat.keys())
#您可以使用values方法查看每个单元格的信息。
print(mat.values())
#您可以通过形状查看尺寸信息
print(mat[您的数据集名称]。形状)
#请注意，您在这里看到的形状信息与您在matlab中打开的不同。
#这里的矩阵是matlab打开时矩阵的转置。
#所以，我们需要把它转回去
mat _ t=NP . transpose(mat[ your _ dataset _ name ])
# mat_t采用numpy.ndarray格式。
#然后保存为npy格式文件。
np.save(yourfile.npy ，mat_t)
npy文件的读取很简单
将numpy作为np导入
matrix=np.load(yourfile.npy )
重新读取npy文件保存为mat文件
方法一(双击打开MATLAB时遇到错误：无法读取mat-file * * * * * * * *。垫子。不是二进制mat文件。尝试用load-ascii读取文本。):
将numpy作为np导入
matrix=np.load(yourfile.npy )
f=h5py。文件( yourfile.mat ， w )
f.create_dataset(dataname ，data=matrix)
#此处数据不会被转置
方法2(使用scipy):
从scipy导入io
mat=NP . load( rlt _ gene _ features . npy-layer-3-train . npy )
io.savemat(gene_features.mat ，{gene_features: mat})
这就是这篇关于用Python保存和读取npy/mat文件的文章。关于保存和读取Python npy mat文件的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望你以后能支持风行IT软件开发工作室！
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