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python如何批量讀取.mat文件并保存成.npy

 更新時(shí)間：2022年12月14日 09:57:35   作者：HopeTiger_only1  
這篇文章主要介紹了python如何批量讀取.mat文件并保存成.npy問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

python批量讀取.mat文件并保存成.npy

import numpy as np
from scipy import io
import os

file_path = 'dataset/noise_FM'

# 批量處理mat數(shù)據(jù),reshape為1000 x 1024，并存為.npy
def reshape_file(file_path):
    files = os.listdir(file_path)
    for file_origin in files:
        file = os.path.join(file_path, file_origin)
        data_mat = io.loadmat(file)
        data = data_mat['shiyu_pro'] #注意，通過(guò)io.loadmat加載的數(shù)據(jù)為字典格式
        data.reshape(1000, 1024)
        file_name = file_origin.split('.')[0]
        save_path = 'redata/noise_FM/' + file_name
        np.save(save_path, data)

# 批量加載.npy
def loadnpy(file_path):
    files = os.listdir(file_path)
    A[] = np.load(files)
    for file_origin in files:
        file = os.path.join(file_path, file_origin)
        data = np.load(file)
        A.append(data)

python讀取.mat文件時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤解決

NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files

＃最初用loadmat讀取數(shù)據(jù)

import numpy as np
from scipy import io
mat = io.loadmat('test.mat')

＃如果報(bào)錯(cuò):NotImplementedError:Please use HDF reader for matlab v7.3 files

更改為h5py方式讀取

import h5py
mat = h5py.File('test.mat')

mat文件里可能有多個(gè)cell，各對(duì)應(yīng)著一個(gè)dataset

可以用keys方法查看cell的名字

print(mat.keys())

可以用values方法查看各個(gè)cell的信息

print(mat.values())

可以用shape查看維度信息

print(mat['your_dataset_name'].shape)

注意，這里看到的shape信息與你在matlab打開(kāi)的不同

這里的矩陣是matlab打開(kāi)時(shí)矩陣的轉(zhuǎn)置

所以，我們需要將它轉(zhuǎn)置回來(lái)

mat_t = np.transpose(mat['your_dataset_name'])
mat_t 是numpy.ndarray格式

再將其存為npy格式文件

np.save('test.npy', mat_t)

npy文件的讀取很簡(jiǎn)單

import numpy as np
matrix = np.load('yourfile.npy')

可以重新讀取npy文件保存為mat文件

方法一（在MATLAB雙擊打開(kāi)時(shí)遇到了錯(cuò)誤：Unable to read MAT-file *.mat. Not a binary MAT-file. Try load -ASCII to read as text. ）：

import numpy as np
matrix = np.load('yourfile.npy')
f = h5py.File('yourfile.mat', 'w')
f.create_dataset('dataname', data=matrix)

這里不會(huì)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置

方法二（使用scipy）：

from scipy import io
mat = np.load('rlt_gene_features.npy-layer-3-train.npy')
io.savemat('gene_features.mat', {'gene_features': mat})

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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