Python實(shí)現(xiàn)npy/mat文件的保存與讀取
除了常用的csv文件和excel文件之外，我們還可以通過PY把數(shù)據(jù)保存文npy文件格式和mat文件格式。
1. npy文件
npy即numpy對(duì)應(yīng)的文件格式，關(guān)于其保存使用的是np.save()方法，其讀取使用的是np.load()方法。
具體示例如下：
import numpy as np
a = np.mat('1, 2, 3;4, 5, 6')
print(a)
print(type(a))
print("=================================")
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
print(type(b))
保存文件：
如圖，矩陣和numpy數(shù)組都支持以npy文件類型保存。
np.save('a.npy', a)
np.save('b.npy', b)??????????????????
讀取文件
data1 = np.load('a.npy')
data2 = np.load('b.npy')
print(data1)
print(type(data1))
print("=================================")
print(data2)
print(type(data2))
如圖npy數(shù)據(jù)被成功讀取，且都是numpy數(shù)組數(shù)據(jù)類型。
2. mat文件
保存為mat文件依賴于scipy庫中的scipy.io.savemat()方法，讀取則需要用到scipy.io.loadmat()方法。
保存時(shí)，不僅僅需要傳入變量，還需要將該變量的類型一并以字典的形式傳入，一樣支持numpy數(shù)組和矩陣。
具體示例如下：
import numpy as np
from scipy import io
a = np.mat('1, 2, 3;4, 5, 6')
print(a)
print(type(a))
print("=================================")
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)
print(type(b))
io.savemat('a.mat', {'matrix': a})
io.savemat('b.mat', {'array': b})
讀取數(shù)據(jù)
data1 = io.loadmat('a.mat')
print(data1)
print(type(data1))
print("=================================")
data2 = io.loadmat('b.mat')
print(data2)
print(type(data2))
如圖，數(shù)據(jù)成功被讀取。但是讀取的結(jié)果是一個(gè)字典，如果需要進(jìn)一步讀取到數(shù)據(jù)，則需要根據(jù)鍵名將其取出：
print(data1['matrix'])
print(type(data1['matrix']))
print("=================================")
print(data2['array'])
print(type(data2['array']))
取出時(shí)的鍵與存儲(chǔ)時(shí)的變量類型有關(guān)，取出的數(shù)據(jù)都是numpy數(shù)組，不再有矩陣類型。
補(bǔ)充
讀取mat文件并存為npy格式文件
具體見代碼，注意h5py的轉(zhuǎn)置問題
import numpy as np
from scipy import io
mat = io.loadmat('yourfile.mat')
# 如果報(bào)錯(cuò):Please use HDF reader for matlab v7.3 files
# 改為下一種方式讀取
import h5py
mat = h5py.File('yourfile.mat')
# mat文件里可能有多個(gè)cell，各對(duì)應(yīng)著一個(gè)dataset
# 可以用keys方法查看cell的名字, 現(xiàn)在要用list(mat.keys()),
# 另外，讀取要用data = mat.get('名字'), 然后可以再用Numpy轉(zhuǎn)為array
print(mat.keys())
# 可以用values方法查看各個(gè)cell的信息
print(mat.values())
# 可以用shape查看維度信息
print(mat['your_dataset_name'].shape)
# 注意，這里看到的shape信息與你在matlab打開的不同
# 這里的矩陣是matlab打開時(shí)矩陣的轉(zhuǎn)置
# 所以，我們需要將它轉(zhuǎn)置回來
mat_t = np.transpose(mat['your_dataset_name'])
# mat_t 是numpy.ndarray格式
# 再將其存為npy格式文件
np.save('yourfile.npy', mat_t)npy文件的讀取很簡(jiǎn)單
import numpy as np
matrix = np.load('yourfile.npy')
重新讀取npy文件保存為mat文件
方法一（在MATLAB雙擊打開時(shí)遇到了錯(cuò)誤：Unable to read MAT-file *********.mat. Not a binary MAT-file. Try load -ASCII to read as text. ）：
import numpy as np
matrix = np.load('yourfile.npy')
f = h5py.File('yourfile.mat', 'w')
f.create_dataset('dataname', data=matrix)
# 這里不會(huì)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置
方法二（使用scipy）：
from scipy import io
mat = np.load('rlt_gene_features.npy-layer-3-train.npy')
io.savemat('gene_features.mat', {'gene_features': mat})到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)npy/mat文件的保存與讀取的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python npy mat文件保存讀取內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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