本文简要介绍 python 语言中 scipy.io.matlab.whosmat
的用法。
用法:
scipy.io.matlab.whosmat(file_name, appendmat=True, **kwargs)#
列出 MATLAB 文件内的变量。
- file_name: str
mat文件的名称(如果appendmat==True则不需要.mat扩展名)也可以传递打开的file-like对象。
- appendmat: 布尔型,可选
如果不存在,则将 .mat 扩展名附加到给定文件名的末尾。默认为真。
- byte_order: str 或无,可选
默认情况下无,暗示从 mat 文件中猜测的字节顺序。否则可以是(‘native’、'='、‘little’、'<'、'BIG'、'>')之一。
- mat_dtype: 布尔型,可选
如果为 True,则返回与加载到 MATLAB 相同 dtype 的数组(而不是保存它们的 dtype)。
- squeeze_me: 布尔型,可选
是否压缩单位矩阵维度。
- chars_as_strings: 布尔型,可选
是否将 char 数组转换为字符串数组。
- matlab_compatible: 布尔型,可选
返回将由 MATLAB 加载的矩阵(暗示 squeeze_me=False、chars_as_strings=False、mat_dtype=True、struct_as_record=True)。
- struct_as_record: 布尔型,可选
是否将 MATLAB 结构加载为 NumPy 记录数组,或者加载为 dtype=object 的 old-style NumPy 数组。将此标志设置为 False 会复制 SciPy 版本 0.7.x 的行为(返回 numpy 对象数组)。默认设置为 True,因为它可以更轻松地 round-trip 加载和保存 MATLAB 文件。
- variables: 元组列表
元组列表,其中每个元组保存矩阵名称(字符串)、其形状(整数元组)及其数据类(字符串)。可能的数据类有:int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32、int64、uint64、single、double、cell、struct、object、char、sparse、function、opaque、logic、unknown。
参数 ::
返回 ::
注意:
支持 v4(1.0 级)、v6 和 v7 到 7.2 的 matfile。
您将需要 HDF5 python 库来读取 matlab 7.3 格式的 mat 文件(例如 h5py)。由于SciPy没有提供,因此我们在这里不实现HDF5 /7.3接口。
例子:
>>> from io import BytesIO >>> import numpy as np >>> from scipy.io import savemat, whosmat
创建一些数组,并使用
savemat
将它们写入BytesIO
实例。>>> a = np.array([[10, 20, 30], [11, 21, 31]], dtype=np.int32) >>> b = np.geomspace(1, 10, 5) >>> f = BytesIO() >>> savemat(f, {'a': a, 'b': b})
使用
whosmat
检查f
。输出列表中的每个元组给出了f
中数组的名称、形状和数据类型。>>> whosmat(f) [('a', (2, 3), 'int32'), ('b', (1, 5), 'double')]
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- Python SciPy misc.central_diff_weights用法及代码示例
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- Python SciPy mstats.kruskal用法及代码示例
- Python SciPy mstats.tmean用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.io.matlab.whosmat。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。