Читайте .mat файли в Python

Чи можна читати бінарні файли MATLAB .mat в Python?

Я бачив, що у SciPy є нібито підтримка читання файлів .mat, але я з цим не вдається. Я встановив SciPy версії 0.7.0, і я не можу знайти loadmat()метод.

Потрібно імпортувати, import scipy.io...

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

Ні scipy.io.savemat, ні scipy.io.loadmatробота для масивів MATLAB версії 7.3. Але добре, що файли MATLAB версії 7.3 є наборами даних hdf5. Тож їх можна прочитати за допомогою ряду інструментів, включаючи NumPy .

Для Python вам знадобиться h5pyрозширення, яке вимагає HDF5 у вашій системі.

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

Спочатку збережіть .mat файл як:

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

Після цього в Python використовуйте звичайну loadmatфункцію:

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

Є приємний пакет, mat4pyякий називається, який можна легко встановити за допомогою

pip install mat4py

Просте використання (з веб-сайту):

Завантажте дані з файлу MAT

Функція loadmatзавантажує всі змінні, що зберігаються у файлі MAT, у просту структуру даних Python, використовуючи лише Python dictта listоб'єкти. Числові масиви та масиви комірок перетворюються на впорядковані рядки вкладені списки. Масиви видавлюються для усунення масивів лише з одним елементом. Отримана структура даних складається з простих типів, сумісних з форматом JSON .

Приклад: Завантажте файл MAT у структуру даних Python:

from mat4py import loadmat

data = loadmat('datafile.mat')

Змінна data- це a dictзі змінними та значеннями, що містяться у файлі MAT.

Збережіть структуру даних Python у файлі MAT

Дані Python можна зберегти в MAT-файл, з функцією savemat. Дані повинні бути структуровані таким же чином , як і для loadmat, тобто вона повинна складатися з простих типів даних, як dict, list, str, int, і float.

Приклад: Збережіть структуру даних Python у файлі MAT:

from mat4py import savemat

savemat('datafile.mat', data)

Параметр dataповинен бути a dictзі змінними.

Встановивши MATLAB 2014b або новішу версію, двигун MATLAB для Python може бути використаний:

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

Читання файлу

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

Перевірка типу змінної MAT

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

У ключах всередині словника є MATLAB змінними , і значення є об'єктами , призначеними для цих змінних .

Також є двигун MATLAB для Python від MathWorks. Якщо у вас є MATLAB, це, можливо, варто задуматися (я сам цього не пробував, але він має набагато більше функціональних можливостей, ніж просто читання файлів MATLAB). Однак я не знаю, чи дозволяється поширювати його іншим користувачам (це, мабуть, не проблема, якщо ці особи мають MATLAB. Інакше, можливо, NumPy - це правильний шлях?).

Крім того, якщо ви хочете виконати всі основи самостійно, MathWorks надає (якщо посилання зміниться, спробуйте перейти в Google matfile_format.pdfабо його назву MAT-FILE Format) детальну документацію про структуру файлового формату. Це не так складно, як я особисто думав, але очевидно, що це не найпростіший шлях. Це також залежить від того, скільки можливостей .matфайлів-файлів ви хочете підтримувати.

Я написав "невеликий" (близько 700 рядків) сценарій Python, який може прочитати основні .matфайли. Я ні експерт Python, ні початківець, і мені знадобилося близько двох днів, щоб написати це (використовуючи вищезазначену документацію MathWorks). Я дізнався багато нового і це було досить весело (більшість часу). Коли я писав сценарій Python на роботі, я боюся, що не можу його опублікувати ... Але я можу дати поради тут:

• Спочатку прочитайте документацію.
• Використовуйте шестнадцятковий редактор (наприклад, HxD ) і перегляньте файл-посилання, який .matви хочете проаналізувати.
• Спробуйте розібратися у значенні кожного байта, зберігаючи байти у .txt-файл та примічайте кожен рядок.
• Використовуйте класи для збереження кожного елемента даних (наприклад miCOMPRESSED, miMATRIX, mxDOUBLEабо miINT32)
• Структура .mat-файлів оптимальна для збереження елементів даних у структурі даних дерева; кожен вузол має один клас та підрозділи

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)

Ви можете скористатися вище кодом, щоб прочитати збережений за замовчуванням .mat файл у Python.