loadmat()函数加载.mat数据文件

2022-02-09 21:05:35 阅读：383 来源： 互联网

标签：数据文件 train bool loadmat 数组 mdict data mat

loadmat()函数源码如下：

def loadmat(file_name, mdict=None, appendmat=True, **kwargs):
    variable_names = kwargs.pop('variable_names', None)
    MR, file_opened = mat_reader_factory(file_name, appendmat, **kwargs)
    matfile_dict = MR.get_variables(variable_names)
    if mdict is not None:
        mdict.update(matfile_dict)
    else:
        mdict = matfile_dict
    if file_opened:
        MR.mat_stream.close()
    return mdict

使用示例：

# loadmat()函数用于加载.mat数据文件
def testLoadmat(is_plot):
    """
    .mat是数据文件。mat数据文件是matlab的数据存储标准格式。mat数据文件是标准的二进制文件.
    
     scipy是构建在numpy的基础之上的，它提供了许多的操作numpy的数组的函数。
     scipy.io包提供了多种功能来解决不同格式的文件的输入和输出

    作用：
        loadmat()函数用于加载.mat数据文件

    参数:
        file_name: str
        .mat文件的文件名（当appendmat = True时，不用加.mat后缀），也可以打开类似文件的对象（file-like object）

        mdict: dict, 可选，插入文件变量的字典

        appendmat: bool , 可选，若为真则在文件名后添加后缀

        byte_order: str / None, 可选
        默认为none。表示从mat文件中猜测的字节顺序，可以是“native”，“=”，“little”，“<”，“>”，“BIG”之一。

        mat_dtype: bool，可选
        若为真，则返回与加载到MATLAB中相同的dtype的数组，而不是保存数组的dtype。

        squeeze_me: bool，可选，判断是否压缩单位矩阵的维数

        chars_as_string: bool，可选，将char数组转string数组

        matlab_compatible: bool，可选
        返回被MATLAB读取的数组（当squeeze_me = false, chars_as_string = false, mat_dtype = true, struct_as_record = true）

        struct_as_record: bool，可选
        设置flag来判断加载MATLAB以numpy记录数组还是以原形式numpy数组（dtype为对象）。

        verify_compressed_data_integrity: bool，可选，MATLAB文件的长度是否已确认。

        variable_names: None / sequence
        若为None（默认），则读取文件中的所有变量。否则variable_names将是一个string序列，表示需要从mat文件中读取的变量名。此时读取器将跳过不是这个变量名的序列，一定程度上减少读取时间。

    返回:
        mat_dict: dict
        以变量名为key，数组为values的字典

    注意:
        MATLAB 7.3及以上版本需要使用HDF5的库，scipy不支持该类版本mat文件的读取。

    """
    
    data = sio.loadmat('datasets/data.mat')
    train_X = data['X'].T
    train_Y = data['y'].T
    test_X = data['Xval'].T
    test_Y = data['yval'].T
    if is_plot:
        plt.scatter(train_X[0, :], train_X[1, :], c=train_Y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral);

    return train_X, train_Y, test_X, test_Y

标签：数据文件,train,bool,loadmat,数组,mdict,data,mat
来源： https://blog.csdn.net/baicaiBC3/article/details/122849687

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