python读取mat文件生成h5文件的实现

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  • 读取mat文件生成h5文件
    • 1. Matlab生成 .mat 文件
    • 2. 读取 .mat 文件
  • 读取mat文件 基于h5py库
    • 两种数据结构
    • 读取代码

读取mat文件生成h5文件

1. Matlab生成 .mat 文件

p = rand(1,10);
q = ones(10);
save('pqfile.mat','p','q')

当用python读取 pqfile.mat 这个文件时，可以通过get§, get(q) 分别获得p、q的值。

2. 读取 .mat 文件

import scipy.io as io
data = io.loadmat(path)
data = data.get('KeyValue')

导入的mat文件为dict类型，在load之后需要用get函数将字典内的内容读出来才可以进行下一步的处理。

读取mat文件 基于h5py库

今天有个任务需要读取mat文件中的数据，由于版本的关系，无法使用 sio.loadmat 读取数据

最后使用的方案是 h5py，下面我将记录下，我使用h5py库读取mat中两种不同数据结构的方法，这个可浪费了我不少时间，特别是第一种数据结构，嵌套多了一层，在debug的时候，只能看到他的类型是h5py.h5r.Reference，没有其他有价值的内容，幸好在网上得到启发，然后成功地读取了数据。

h5py库的api 地址 https://docs.h5py.org/en/stable/quick.html 有不懂可以多查阅哦！收获还挺大的！

两种数据结构

数据结构1

fixcell 数据结构比较复杂

一个list里面又嵌套了一个多维数据或者数据矩阵

数据结构2

sizeData数据结构相对简单

读取代码

import h5py

fix_data_file_location_path = r"E:\1dataset\salObj\datasets\fixations\xxxx.mat"
fix_data_file_size_path = r"E:\1dataset\salObj\datasets\fixations\xxxx.mat"
fixdata_loca_file =  h5py.File(fix_data_file_location_path,"r")
fixdata_size_file =  h5py.File(fix_data_file_size_path,"r")

# 第一种数据结构的读取代码，这个例子只是读取了第一个cell中的部分数据
fixCell = fixdata_loca_file["fixCell"]
# 获取第一个cell
fixCell_key = fixCell[0][0]
# 根据cell作为Key 从fixdata_loca_file中取值
obj = fixdata_loca_file[fixCell_key]
print(obj[2][:])

# 第二种数据结构的读取代码
sizeData = fixdata_size_file["sizeData"]
# 获取第一个cell sizeData[0][6] 0代表的是第一列  6代表的是第六行
height = sizeData[0][6]
weight = sizeData[1][6]
print(height,"  ",weight)

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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