主要介绍了python读取.mat文件的数据的方法，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下

这两天在搞Theano，要把mat文件转成pickle格式载入Python。 Matlab是把一维数组当做n*1的矩阵的，但Numpy里还是有vector和matrix的区别，Theano也是对二者做了区分。 直接把代码贴出来吧，好像也没什么可讲的 = = from scipy.io import loadmat import numpy, cPickle data_dict=loadmat(r'E:\dataset\CIFAR10\CIFAR10_small.mat') #need an r

核心为scipy.io中的loadmat包。 from scipy.io import loadmat import numpy as np m = loadmat('E:\\biye\\Rochester38.mat') print(m.keys()) 具体的看一看，文件中的key有哪些。以我的文档为例 dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'A', 'local_info']) 其中前三个是公共的，每一个mat文件都

如下所示： >>> import numpy >>> mat = numpy.matrix(1 2 3; 4 5 6; 7 8 9) >>> mat.dump(my_matrix.dat) >>> mat2 = numpy.load(my_matrix.dat) Python处理csv文件时经常会用到讲csv文件整体读取为一个数组或者矩阵的情况，借助numpy包，可以使用如下代码简洁高效低实现： import nump