matlab、python中矩陣的互相導入導出方式
還有一種最流行的h5py.. 過幾天更新
------------在python中導出矩陣至matlab------------
如果矩陣是mxn維的。 那么可以用 :
np.savetxt('dev_ivector.csv', dev_ivector, delimiter = ',')
對應matlab讀取為:
dev_ivec = csvread('dev_ivector.csv') ###csv格式其實就內(nèi)定了結(jié)構(gòu)體
如果矩陣是(n,)這種格式。['aagj' 'aagy' 'aann' ... 'zzgm' 'zzhk' 'zzwn'] 類似這種。那么可以用
f = open('label','w')
for x in spk_mean_label:
print(x)
print(x,file=f)
f.close()
對應matlab讀取為:
spk_mean_label = importdata('label')
第二種方法。 例如
import scipy.io
scipy.io.savemat('filename',
mdict={ 'a':a,
'b':b})
在matlab中只需要
load 'filename';
就導入了a矩陣和b矩陣
python存儲矩陣
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(a)
df.to_csv("score",sep=" ",index = False)
------------在matlab中導出矩陣至python------------
matlab里面得到矩陣后可以直接從工作區(qū)變量處保存為.mat文件。
然后在python中執(zhí)行下面步驟
import scipy.io as sio load_fn = 'plda_bl_score.mat' load_data = sio.loadmat(load_fn) blscores= load_data['PLDA_bl_scores']
然后blscores就是矩陣了。
第二種方法。
假如有倆個矩陣score,score1
save('score.mat','score','score1')
在python中
import scipy.io
matlab_data = scipy.io.loadmat('score.mat')
score = matlab_data['score']
score1 = matlab_data['score1']
補充知識：python如何輸出矩陣的行數(shù)與列數(shù)？
對于pyhton里面所導入或者定義的矩陣或者表格數(shù)據(jù)，想要獲得矩陣的行數(shù)和列數(shù)有以下方法：
1、利用shape函數(shù)輸出矩陣的行和列
x.shape函數(shù)可以輸出一個元組（m,n），其中元組的第一個數(shù)m表示矩陣的行數(shù)，元組的第二個數(shù)n為矩陣的列數(shù)
具體代碼如下：
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 輸出數(shù)組的行和列數(shù) print(x.shape) # (4, 3) # 只輸出行數(shù) print(x.shape[0]) # 4 # 只輸出列數(shù) print (x.shape[1]) # 3
2、對于矩陣的行數(shù)，也可以使len(x)函數(shù)輸出的矩陣長度，也就是所謂的行數(shù)。
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 輸出數(shù)組的行數(shù) print(len(x)) #4
3、使用x.ndim函數(shù)可以輸出矩陣維數(shù)，即列數(shù)
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 輸出數(shù)組的行數(shù) print(x.ndim) #3
以上這篇matlab、python中矩陣的互相導入導出方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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