在Python中读取.mat文件

是否可以在Python中读取二进制MATLAB .mat文件？

我已经看到SciPy声称支持读取.mat文件，但是我没有成功。我安装了SciPy 0.7.0版，但找不到该loadmat()方法。

需要导入，import scipy.io...

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat('file.mat')

无论是scipy.io.savemat，还是scipy.io.loadmat对于MATLAB阵列的7.3版本的工作。但是好消息是MATLAB版本7.3文件是hdf5数据集。因此，可以使用许多工具（包括NumPy）读取它们。

对于Python，您将需要h5py扩展，该扩展在系统上需要HDF5。

import numpy as np
import h5py
f = h5py.File('somefile.mat','r')
data = f.get('data/variable1')
data = np.array(data) # For converting to a NumPy array

首先将.mat文件另存为：

save('test.mat', '-v7')

之后，在Python中，使用通常的loadmat函数：

import scipy.io as sio
test = sio.loadmat('test.mat')

有一个很好的软件包mat4py，可以很容易地使用安装

pip install mat4py

使用起来很简单（从网站上）：

从MAT文件加载数据

该函数loadmat仅使用Python dict和list对象将MAT文件中存储的所有变量加载到简单的Python数据结构中。数字和单元格数组将转换为按行排序的嵌套列表。压缩数组以消除仅包含一个元素的数组。结果数据结构由与JSON格式兼容的简单类型组成。

示例：将MAT文件加载到Python数据结构中：

from mat4py import loadmat

data = loadmat('datafile.mat')

变量data是dict带有MAT文件中包含的变量和值的a 。

将Python数据结构保存到MAT文件

可以使用函数将Python数据保存到MAT文件中savemat。数据已经以同样的方式为被结构化的loadmat，也就是说，它应该由简单数据类型，像dict，list，str，int，和float。

示例：将Python数据结构保存到MAT文件中：

from mat4py import savemat

savemat('datafile.mat', data)

参数data应为dict带有变量的a。

安装了MATLAB 2014b或更高版本后，可以使用适用于Python的MATLAB引擎：

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
content = eng.load("example.mat", nargout=1)

读取文件

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat(file_name)

检查MAT变量的类型

print(type(mat))
#OUTPUT - <class 'dict'>

字典中的键是MATLAB变量，值是分配给这些变量的对象。

MathWorks本身也提供用于Python的MATLAB引擎。如果您有MATLAB，则可能值得考虑（我自己还没有尝试过，但是它具有比仅读取MATLAB文件更多的功能）。但是，我不知道是否允许将其分发给其他用户（如果这些人拥有MATLAB，这可能不是问题。否则，也许NumPy是正确的选择？）。

另外，如果您想自己掌握所有基础知识，MathWorks将提供有关文件格式结构的详细文档（如果链接发生更改，请尝试使用google matfile_format.pdf或其标题MAT-FILE Format）。它并不像我个人想象的那样复杂，但是显然，这不是最简单的方法。它还取决于.mat您要支持-files的多少功能。

我编写了一个“小”（约700行）Python脚本，该脚本可以读取一些基本的.mat-files。我既不是Python专家，也不是初学者，我花了大约两天时间来编写它（使用上面链接的MathWorks文档）。我学到很多新东西，这很有趣（大部分时间）。当我在工作时编写Python脚本时，恐怕我无法发布它了……但是我可以在这里给出一些建议：

• 首先阅读文档。
• 使用十六进制编辑器（例如HxD）并查看.mat要解析的参考文件。
• 尝试通过将字节保存到.txt文件并注释每行来弄清楚每个字节的含义。
• 使用类来保存每个数据元素（如miCOMPRESSED，miMATRIX，mxDOUBLE，或miINT32）
• 该.mat-files'结构是最佳的用于保存在一个树形数据结构中的数据元素; 每个节点都有一个类和子节点

from os.path import dirname, join as pjoin
import scipy.io as sio
data_dir = pjoin(dirname(sio.__file__), 'matlab', 'tests', 'data')
mat_fname = pjoin(data_dir, 'testdouble_7.4_GLNX86.mat')
mat_contents = sio.loadmat(mat_fname)

您可以使用上面的代码在Python中读取默认保存的.mat文件。