Python读matlab python读matlabopaque

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mob64ca14133dc6 2023-09-12 15:46:39

文章标签 Python读matlab matlab python 开发语言 MATLAB 文章分类 Python 后端开发

简介：本文测试了几种通过python直接读取MATLAB的**.MAT格式的数据文件，有些方法经过测试发现无法完成。而通过mat4py可以比较方便的读取MATLAB中的数据文件。利用手边已有存储的MATLAB的数据文件，可以测试所得到的文件数据是正确的。需要注意到是，使用mat4py读取MATLAB数据文件中，MATLAB数据文件中不能够有超过2维的数组！否则在读取的过程中mat4py会报错！

MATLAB数据

文章目录

MATLAB数据存储

基本方法

存储成ASCII格式

使用Python读取
MATLAB数据文件

NumPy

mat4py

总结

§01 MATLAB数据

1.1 MATLAB数据存储

1.1.1 基本方法

MATLAB中的数据存储最简单的方法是 save 命令，将MATLAB中的变量数据存储在文件系统中。

>> help save
save - 将工作区变量保存到文件中

    此 MATLAB 函数 将当前工作区中的所有变量保存在 MATLAB 格式的二进制文件（MAT 文件）filename 中。如果 filename
    已存在，save 会覆盖该文件。

    save(filename)
    save(filename,variables)
    save(filename,variables,fmt)
    save(filename,variables,version)
    save(filename,variables,version,'-nocompression')
    save(filename,variables,'-append')
    save(filename,variables,'-append','-nocompression')
    save filename

读取数据文件使用 load命令，都区之后会自动在MATLAB环境中产生对应的数据变量。

>> help load
load - 将文件变量加载到工作区中

    此 MATLAB 函数 从 filename 加载数据。

    load(filename)
    load(filename,variables)
    load(filename,'-ascii')
    load(filename,'-mat')
    load(filename,'-mat',variables)
    S = load(___)
    load filename

1.1.2 存储成ASCII格式

可以通过对 save 增加存储格式参数，将数据存储成 ASCII 文本形式，这样可以便于其它程序读取数据。

>> save('d:\temp\q.txt', 'p', '-ascii')

存储成ASCII格式的p变量：

Python读matlab python读matlabopaque_matlab

▲ 图1.1.1 存储成ASCII格式的p变量:

存储成ASCII文件格式存储一下缺点：

但并不是所有的格式都适合存储成ASCII格式。
存储文件体量比较大。

因此使用 .MAT格式仍然是非常重要的存储方式。

那么，如何在Python中读取MATLAB的MAT格式的数据文件呢？

1.2 使用Python读取MATLAB数据文件

在 Read Matlab mat Files in Python 介绍了利用Python来读取MATLAB数据文件几种方法。

Use the scipy.io Module to Read .mat Files in Python
Use the NumPy Module to Read mat Files in Python
Use the mat4py Module to Read mat Files in Python
Use the matlab.engine Module to Read mat Files in Python

1.2.1 io

利用下面的代码段，测试scipy.io读取 .MAT文件。

import scipy
filename = r'D:\Temp\ANN-DATASET\FORBIDDEN\xraydata-96-80.mat'
mat = scipy.io.loadmat(filename)

但是在Windows7测试发现会出现错误：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Temp\TEMP0001\test2.PY", line 14, in <module>
    mat = scipy.io.loadmat(filename)
AttributeError: module 'scipy' has no attribute 'io'

1.2.2 NumPy

测试 h5py读取MATLAB文件。

import numpy as np
import h5py

filename = r'D:\Temp\ANN-DATASET\FORBIDDEN\xraydata-96-80.mat'
f = h5py.File(filename, 'r')

出现了如下的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Temp\TEMP0001\test2.PY", line 15, in <module>
    f = h5py.File(filename, 'r')
  File "C:\Users\zhuoqing\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 408, in __init__
    swmr=swmr)
  File "C:\Users\zhuoqing\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py", line 173, in make_fid
    fid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl)
  File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper
  File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper
  File "h5py\h5f.pyx", line 88, in h5py.h5f.open
OSError: Unable to open file (file signature not found)

1.2.3 mat4py

（1）mat4py

python -m pip install mat4py

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting mat4py
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e8/56/41b3ffd7b5f3eb3056979e0dc37de184c6e5dacd1a353e5de42323e7d138/mat4py-0.5.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: mat4py
Successfully installed mat4py-0.5.0

（2）读取数据文件

from mat4py import loadmat

filename = r'D:\Temp\ANN-DATASET\FORBIDDEN\xraydata-96-80.mat'

data = loadmat(filename)

printf(type(data))
printf(data.keys())

显示的结果：

<class 'dict'>
dict_keys(['images', 'labels', 'labeldir', 'imagesize'])

上面结果可以看到读取的结果是一个字典。对应的keys就是MATLAB中的变量名称。

下面显示是在MATLAB中读取的上述数据中变量名称。

Python读matlab python读matlabopaque_python_02

▲ 图1.2.1 MATLAB 数据内部的变量

（3）显示变量格式

Ⅰ.显示所有的keys

for k in data.keys():
    print(type(data[k]))

<class 'dict'>
dict_keys(['images', 'labels', 'labeldir', 'imagesize'])
<class 'list'>
<class 'list'>
<class 'list'>
<class 'list'>

Ⅱ.显示labels

label = data['labels']
print(type(label))
print(len(label))
print(label)

<class 'list'>
6401
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,

Ⅲ.显示imagesize

data1 = data['imagesize']
print(data1)

[96, 80]

Ⅳ.显示images

imgdata = data['images']
print(type(imgdata))
print(len(imgdata))
print(shape(imgdata))

<class 'list'>6401(6401, 7680)

这与MATLAB中关于image的描述不同。
MATLAB中关于images的尺寸描述：

Python读matlab python读matlabopaque_开发语言_03

▲ 图1.2.2 MATLAB中关于images的尺寸描述。

id = imgdata[0]
print(type(id))
print(shape(id))
print(len(id))

<class 'list'>(7680,)7680

print(id)

[207, 207, 208, 210, 211, 213, 215, 214, 215, 216, 218, 220, 221, 221, 222, 224, 226, 227, 227, 227, 227, 227, 229, 231, 232, 232, 232, 231, 230, 231, 233, 233, 232, 231, 230, 231, 232, 233, 234, 234, 234, 234, 234, 234, 234, 232, 232, 231, 230, 230, 231, 232, 233, 233, 232, 232, 231, 231, 232, 232, 232, 231, 230, 230, 229, 229, 228, 228, 228, 228, 227, 226, 225, 225, 224, 224, 224, 224, 224, 223, 222, 222, 222, 221, 220, 220, 218, 216, 215, 214, 212, 210, 209, 207, 204, 205, 208, 208, 208, 210, 212, 214, 215, 215, 215, 217, 219, 220, 221, 221, 222, 224, 226, 227, 227, 228, 227, 228, 229, 231, 232, 233, 232, 231, 231, 232, 233, 234, 233, 231, 231, 232, 233, 234, 235, 235, 235, 235, 235, 235, 234, 233, 233, 232, 230, 230, 231, 232, 233, 233, 232, 232, 232, 232, 233, 232, 232, 232, 231, 230, 230, 230, 229, 229, 229, 228, 228, 227, 225, 225, 224, 225, 225, 225, 224, 224, 223, 223, 223, 222, 221, 220, 218, 217, 215, 214, 213, 212, 209, 207, 205, 206, 208, 208, 209, 210, 212, 214, 216, 216, 216, 218, 219, 220, 221, 222, 223, 225, 227, 228, 228, 228, 228, 229, 230, 232, 233, 233, 233, 232, 231, 232, 233, 235, 234, 233, 232, 232, 234, 235, 236, 236, 235, 235, 236, 236, 235, 234, 233, 232, 231, 231, 232, 233, 233, 233, 233, 233, 232, 233, 233, 233, 233, 232, 232, 230, 230, 230, 230, 229, 229, 229, 228, 227, 226, 226, 225, 225, 226, 225, 225, 224, 224, 224, 223, 222, 221, 220, 219, 218, 216, 215, 214, 212, 210, 20

idimg = array(id).reshape([80,96])
plt.imshow(idimg)
pltshow()

imgdata对应的图片：

Python读matlab python读matlabopaque_开发语言_04

▲ 图1.2.3 imgdata对应的图片：

§02 总

本文测试了几种通过python直接读取MATLAB的**.MAT**格式的数据文件，有些方法经过测试发现无法完成。而通过mat4py可以比较方便的读取MATLAB中的数据文件。

利用手边已有存储的MATLAB的数据文件，可以测试所得到的文件数据是正确的。

需要注意到是，使用mat4py读取MATLAB数据文件中，MATLAB数据文件中不能够有超过2维的数组！否则在读取的过程中mat4py会报错！

gifdir = '/home/aistudio/work/GIF'

filedim = os.listdir(gifdir)
print(filedim)

for f in filedim:
    fn = os.path.join(gifdir, f)
    if os.path.isfile(fn):
        os.remove(fn)

for i in range(100):
    id = imgdata[i]
    idimg = array(id).reshape([80, 96])
    plt.imshow(idimg)

    fn = '%s/%d.jpg'%(gifdir, i)
    plt.savefig(fn)
    print(i)

Python读matlab python读matlabopaque_MATLAB_05