Python处理mat文件的三种方式小结

在Python中，要处理mat文件（即MATLAB文件格式），有以下三种方式：

1. 使用scipy.io.loadmat方法读取mat文件
2. 使用h5py库读取mat文件
3. 使用Matlab Engine for Python将mat文件加载到Python中

下面我们分别来介绍这三种方式。

1. 使用scipy.io.loadmat方法读取mat文件

Scipy是Python中科学计算的常用工具包。它可以读取和写入MATLAB格式的文件。其中，使用loadmat函数可以读取.mat文件。

import scipy.io as sio

mat_file = sio.loadmat('example.mat')  # 文件路径自行根据实际情况修改

读取后的mat文件是一个字典类型，可以通过字典键值来访问变量值。

2. 使用h5py库读取mat文件

HDF5（Hierarchical Data Format Version 5）是一种用于存储和交换科学数据的文件格式和库。而MATLAB 7.x版本后，MATLAB的默认文件格式为HDF5格式。我们可以使用Python中的h5py库来读取HDF5格式的文件。具体方法如下：

import h5py

mat_file = h5py.File('example.mat', mode='r')  # 文件路径自行根据实际情况修改

# 查看mat文件中全部的结构，此处只显示组名
print(list(mat_file.keys()))

# 查看mat文件中指定的组的全部结构
print(mat_file['group_name'].keys())

# 查看mat文件中指定组的指定变量值
print(mat_file['group_name']['variable_name'].value)

mat_file.close()  # 释放资源

在第2种方式中，我们需要通过h5py.File方法来打开并读取mat文件。读取后的mat文件是一个类似字典的h5py对象，支持树形结构访问。

3. 使用Matlab Engine for Python将mat文件加载到Python中

Matlab Engine for Python是MathWorks公司提供的一个Python扩展包，使用它可以将MATLAB和Python两个环境无缝连接起来。我们可以使用Python和MATLAB共享数据和功能，比如可以将.mat文件加载到Python中。使用Matlab Engine for Python的方法如下：

import matlab.engine

mat_eng = matlab.engine.start_matlab()  # 启动MATLAB引擎

mat_file = mat_eng.load('example.mat')  # 文件路径自行根据实际情况修改

# 显示mat文件中的变量
print(mat_file)

mat_eng.quit()  # 释放资源

在使用Matlab Engine for Python的方法中，我们需要先启动MATLAB引擎并将数据加载到MATLAB中，然后使用mat_eng作为中间变量来实现与Python之间的数据交互。

综上，以上三种方法均可以读取mat文件。根据实际应用场景选择合适的方式即可。