这篇文章主要介绍了基于python读取.mat文件并取出信息,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

导入所需包

from scipy.io import loadmat

读取.mat文件

随便从下面文件里读取一个:

基于python读取.mat文件并取出信息

m = loadmat('H_BETA.mat') # 读出来的 m 是一个dict(字典)数据结构

读出来的m内容:

m:{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Mon Aug 5 17:14:09 2019',
 '__version__': '1.0',
 '__globals__': [],
 'H_BETA': array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
     0.67968929, 0.70506438],
    [ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
     0.61247345, 1.06948844],
    [ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
     0.96296771, 1.46095171],
    ...,
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
         nan, -9.04648469],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
         nan,     nan],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
In [29]: m.keys()
Out[29]: dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'H_BETA'])

取出.mat里所需信息

.mat 文件里的数据结构是 dict ,所以取值要按照 key:value 的形式:

In [30]: m['H_BETA']
Out[30]:
array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
     0.67968929, 0.70506438],
    [ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
     0.61247345, 1.06948844],
    [ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
     0.96296771, 1.46095171],
    ...,
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
        nan, -9.04648469],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
        nan,     nan],
    [    nan,     nan,     nan, ...,     nan,
        nan,     nan]])

In [31]: type(m['H_BETA'])
Out[31]: numpy.ndarray

预处理数据

上面读出来的数据是 ndarray 类型,为了方便数据的展示,我们可以将其转换为,pandas的DataFrame:

In [32]: import pandas as pd
In [33]: df = pd.DataFrame(m['H_BETA'])
In [34]: df.head()
Out[34]:
    1     2     3     4     5     6     7     8     9     10  
 0.685081 0.367644 0.735058 0.085046 0.104332 0.560731 0.350219 0.758185 0.303823 0.114022 0.452877 
 0.749208 1.109497 0.475063 0.896100 1.117772 0.611356 0.662669 0.603077 0.863930 0.756870 0.725808 
 0.833115 1.063213 0.973646 0.935061 0.631670 0.916800 0.662993 0.543231 0.671558 1.027954 0.526402 
 0.488906 0.932741 0.956622 0.573116 0.893764 0.987304 0.380807 1.211157 0.550213 0.898408 1.153289 
 0.440694 0.503209 0.509693 0.477054 0.344717 -0.054662 1.124213 0.344906 0.612898 0.217625 -0.129715 

[5 rows x 2111 columns]

如此,数据就比较规整了,是保存成文件,还是做其他处理,就by yourself啦!

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。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
华山资源网 Design By www.eoogi.com

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。