Python讀取及保存mat文件的注意事項說明

更新時間：2022年12月14日 09:47:11 作者：向bug低頭。

這篇文章主要介紹了Python讀取及保存mat文件的注意事項說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

Python讀取及保存mat文件

在說明python讀取mat文件之前需要強調(diào)2點：

讀取的時候需要注意讀出來的shape是什么樣的，是否符合自己的預(yù)期，如果shape不是自己預(yù)期的那樣，就需要用np.transpose(mat, [x, x, x])進行修正。

讀取的時候需要注意取值范圍，也就是最大值，因為在作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時候需要首先進行歸一化（避免無法收斂），而不同的mat文件的最大值是不一樣的，有0-1、0-255、0-212、0-216。

python實現(xiàn)mat文件的讀取主要有3個函數(shù)：

import scipy.io as io
imgpath = r"E:\shujuji\CAVE\CAVE_mat\balloons_ms.mat"
mat = io.loadmat(imgpath)['rad']

import h5py
imgpath = r"E:\shujuji\CAVE\CAVE_mat\balloons_ms.mat"
mat = h5py.File(imgpath, 'r')['rad']

import hdf5storage as hdf5
imgpath = r"E:\shujuji\CAVE\CAVE_mat\balloons_ms.mat"
mat = hdf5.loadmat(imgpath)['rad']

這里推薦使用第三種，也就是使用hdf5storage庫進行讀取，原因在于前兩種與保存該mat文件時所用matlab的版本有關(guān)（7.3），也就是說一個mat文件要么能用scipy.io讀，要么能用h5py能讀。

而hdf5storage就不存在這個問題，一般的mat文件都能讀取。

再就是使用不同函數(shù)讀取時的shape不一致，容易搞亂，使用hdf5storage讀取的shape和cv2.imread()讀取RGB時的shape一致，方便處理。

python實現(xiàn)mat文件的保存同樣建議使用hdf5storage（好像scipy也可）：

hdf5storage.savemat(r"output\balloons_ms.mat", {'cube': mat}, format='7.3')
hdf5storage.savemat(r"output\balloons_ms.mat", {'rgb': rgb}, format='7.3')

使用hdf5storage保存時mat的shape是什么樣的，用它讀出來也就是什么樣的，比較方便。

所以建議讀取和保存都使用hdf5storage。

Python讀取嵌套.mat文件

從網(wǎng)上下載的數(shù)據(jù)集可能是保存為.mat文件的，保存著很多圖片

我們先來看一下本次實驗所需要的.mat文件，主要結(jié)構(gòu)體為dataset，包含3個字段，分別是train，test，mapping

其中test是11的

在這里插入圖片描述

train和test下分別還有三個字段，分別是images,labels,writers

其中test下的labels是208001的

在這里插入圖片描述

1.首先我們先加載對應(yīng)的模塊，并用這個模塊加載對應(yīng)的.mat文件

from scipy.io import loadmat
X = loadmat(r"letters.mat")

注：這里的路徑需要修改

2.然后讀取結(jié)構(gòu)體dataset

data_all = X['dataset']

3.讀取結(jié)構(gòu)體下test下三個字段

#此處僅讀取嵌套結(jié)構(gòu)體下的test，還不是存儲的數(shù)據(jù)
data = data_all[0,0]['test']
print('data.shape',data.shape)
 

#此處讀取真正存儲數(shù)據(jù)
data_labels = data[0,0]['labels']
print('data_labels.shape',data_labels.shape)

結(jié)果為：

在這里插入圖片描述