这篇文章主要介绍了python如何读取.mat文件并取出信息，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
导入所需包
from scipy.io import loadmat
读取.mat文件
随便从下面文件里读取一个：
m = loadmat('H_BETA.mat') # 读出来的 m 是一个dict（字典）数据结构读出来的m内容：
m：{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Mon Aug 5 17:14:09 2019',
'__version__': '1.0',
'__globals__': [],
'H_BETA': array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
0.67968929, 0.70506438],
[ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
0.61247345, 1.06948844],
[ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
0.96296771, 1.46095171],
...,
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, -9.04648469],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ..., nan,In [29]: m.keys()
Out[29]: dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'H_BETA'])
取出.mat里所需信息
.mat 文件里的数据结构是 dict ，所以取值要按照 key:value 的形式：
In [30]: m['H_BETA']
Out[30]:
array([[ 0.68508148, 0.36764355, 0.73505849, ..., 0.27600164,
0.67968929, 0.70506438],
[ 0.74920812, 1.10949748, 0.47506305, ..., 0.32871445,
0.61247345, 1.06948844],
[ 0.83311522, 1.06321302, 0.97364609, ..., 0.85837753,
0.96296771, 1.46095171],
...,
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, -9.04648469],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan]])
In [31]: type(m['H_BETA'])
Out[31]: numpy.ndarray
预处理数据
上面读出来的数据是 ndarray 类型，为了方便数据的展示，我们可以将其转换为，pandas的DataFrame：
In [32]: import pandas as pd
In [33]: df = pd.DataFrame(m['H_BETA'])
In [34]: df.head()
Out[34]:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0.685081 0.367644 0.735058 0.085046 0.104332 0.560731 0.350219 0.758185 0.303823 0.114022 0.452877
0.749208 1.109497 0.475063 0.896100 1.117772 0.611356 0.662669 0.603077 0.863930 0.756870 0.725808
0.833115 1.063213 0.973646 0.935061 0.631670 0.916800 0.662993 0.543231 0.671558 1.027954 0.526402
0.488906 0.932741 0.956622 0.573116 0.893764 0.987304 0.380807 1.211157 0.550213 0.898408 1.153289
0.440694 0.503209 0.509693 0.477054 0.344717 -0.054662 1.124213 0.344906 0.612898 0.217625 -0.129715
[5 rows x 2111 columns]
如此，数据就比较规整了，是保存成文件，还是做其他处理，就by yourself啦！
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