python中无法正确读取.mat文件的解决办法

eechen 发布于2019-07-25 11:37 / 2924人阅读

摘要：在中导入本地数据文件时，总是无法得到正确的数据。此时，如果直接输出，会看到以下结果可见，如果本地文件包含了额外的信息，则单纯使用无法直接读取到所需数据，还应该补充一行对应的代码。

在python中导入本地.mat数据文件时，总是无法得到正确的数据。

问题代码如下：

from numpy import *
import scipy.io

mnist_train = "D:Machine LearningTensorFlowSoftmax Regressionmnist_datasetmnist_train.mat"
mnist_train_labels = "D:Machine LearningTensorFlowSoftmax Regressionmnist_datasetmnist_train_labels.mat"

x = scipy.io.loadmat(mnist_train)
label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels)

print(x.shape)

上段代码输出的结果是(1,1)，而对应的数据应是(60000,784)。此时，如果直接输出x，会看到以下结果：

"""
[[ {"__version__": "1.0", "__header__": b"MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Tue Nov 29 12:43:31 2011", 
"mnist_train": array([[ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       ...,
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32), "__globals__": []}]]
"""

可见，如果本地mat文件包含了额外的信息，则单纯使用scipy.io.loadmat()无法直接读取到所需数据，还应该补充一行对应的代码。

x = scipy.io.loadmat(mnist_train)
train_x = x["mnist_train"]
label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels)
train_label = label["mnist_train_labels"]

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/38508.html

pythonmat矩阵和matlabnpy矩阵实现互相转换

　　小编写这篇文章的目的，主要是给大家介绍关于python和npy矩阵的相关介绍，下面会给大家做出一个详细的解答，希望可以给各位读者带来帮助。　　mat矩阵和npy矩阵互相转换　　numpy.narray矩阵保存为mat文件　　importnumpyasnp 　　importscipy.ioasio 　　mat_path='your_mat_save_path' 　　mat=np....

89542767 2022-09-20 21:12 评论0 收藏0