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这篇文章将为大家详细讲解有关Python如何读写matlab中.mat文件，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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在做deeplearning过程中，使用caffe的框架，一般使用matlab来处理图片（matlab处理图片相对简单，高效），用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取，同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理（当然也可以使用txt，不嫌麻烦自己处理结构信息）。
matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat，python中numpy和scipy提供了一些函数，可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。
在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix，而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。
import scipy.io as sioimport numpy as np###下面是讲解python怎么读取.mat文件以及怎么处理得到的结果###load_fn = 'xxx.mat'load_data = sio.loadmat(load_fn)load_matrix = load_data['matrix'] #假设文件中存有字符变量是matrix，例如matlab中save(load_fn, 'matrix');当然可以保存多个save(load_fn, 'matrix_x', 'matrix_y', ...);load_matrix_row = load_matrix[0] #取了当时matlab中matrix的第一行，python中数组行排列###下面是讲解python怎么保存.mat文件供matlab程序使用###save_fn = 'xxx.mat'save_array = np.array([1,2,3,4])sio.savemat(save_fn, {
'array': save_array}) #和上面的一样，存在了array变量的第一行save_array_x = np.array([1,2,3,4])save_array_y = np.array([5,6,7,8])sio.savemat(save_fn, {
'array_x': save_array_x, 'array_y': save_array_y}) #同理，只是存入了两个不同的变量供使用关于“Python如何读写matlab中.mat文件”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
