这篇文章主要介绍了python读取并写入mat文件的方法，文中给大家提到了python读取matlab写的mat文件问题以及解决办法 ,需要的朋友可以参考下
先给大家介绍下python读取并写入mat文件的方法
用matlab生成一个示例mat文件：
clear;clc matrix1 = magic(5); matrix2 = magic(6); save matData.mat
用python3读取并写入mat文件：
import scipy.io
data = scipy.io.loadmat('matData.mat') # 读取mat文件
# print(data.keys()) # 查看mat文件中的所有变量
print(data['matrix1'])
print(data['matrix2'])
matrix1 = data['matrix1']
matrix2 = data['matrix2']
print(matrix1)
print(matrix2)
scipy.io.savemat('matData2.mat',{'matrix1':matrix1, 'matrix2':matrix2}) # 写入mat文件
ps：python读取matlab写的mat文件问题以及解决办法
最近项目中需要在python下读取mat文件，遇到以下问题：
1、当数据集大小大于2GB的时候，Python就不能正确读取mat文件了。同时matlab也不能保存相应的文件，只能以 -V7.3的形式保存。具体如下：
#利用h5py读取-v7.3的.mat文件：
import h5py
dict_data = h5py.File('***.mat') #在Python中读取的.mat为字典格式
array_data = dict_data['array_name']
#其中的array_name为在保存为.mat之前的真正变量名，如 MATLAB命令：save ***.mat array_name -v7.3
2、当文件以h5py写入时，最终会出现python读取到的和matlab写入的数据维度不相同的问题。比如写入的是（1000,128,128,3）但是python读取到的维度就是（128,128,3,1000）。所以需要对python读取到的文件进行转置的处理。具体如下：
data_train = h5py.File('train_order6.mat','r')
input_train = data_train['z_wrap']
input_train = np.transpose(input_train,(0,2,1)) #The shape is changed to be consistent with tensoflow [25000,128,128]->[25000,128,128]
input_train = np.expand_dims(input_train,axis=3) #[25000,128,128]->[25000,128,128,1]
label_train = data_train['z_allRegion']
label_train = np.transpose(label_train,(0,3,2,1))#The shape is changed to be consistent with tensoflow [25000,11,128,128]->[25000,128,128,11]
一般都是第一维度和最后一个维度错误，所以都是（0，3，2，1）的形式，不过为了确保正确还是建议在读取的时候显示一下图片。
3、可以在用matlab存储时，提前permute一下，python正常读取，或者matlab正常存储，python读取后transpose一下。步骤2就是matlab正常存储，python读取后transpose.
总结
以上所述是小编给大家介绍的python读取并写入mat文件的方法 ,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对嗨学网的支持！
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