脚本专栏

基于python读取.mat文件并取出信息
脚本专栏 2025/1/7 佚名
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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。

标签：
python,读取,mat,文件,取出信息
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2025/1/7

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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