深入理解Python的loadmat函数

SXOGE • 2025-04-12 13:00 • 编程

一、概述

loadmat函数是Python中用于读取MATLAB格式的文件的函数。MATLAB格式的文件是一种矩阵数据文件，它是MATLAB程序中常用的文件格式。

在Python中使用loadmat函数可以很方便地读取MATLAB格式的文件，并将其转换成Python中的数组或字典。同时，通过loadmat函数还可以将MATLAB中的数据保存为Python的npy或npz格式的文件。

二、基本操作

使用loadmat函数需要先导入scipy.io模块：

import scipy.io as io

然后，使用loadmat函数即可读取MATLAB文件：

data = io.loadmat('example.mat')

其中，example.mat为要读取的MATLAB文件的文件名。读取后得到的data对象为一个字典类型的变量，其中包含了MATLAB文件中的所有变量。

三、参数说明

1. matfile_name

matfile_name是要读取MATLAB文件的文件名或文件路径。如果matfile_name为文件名，则默认在当前工作目录下查找该文件。如果matfile_name为文件路径，则直接读取该路径下的文件。

2. mdict

mdict是一个可选参数，表示要读取的MATLAB文件中的哪些变量。如果没有指定该参数，则默认读取MATLAB文件中的所有变量。如果指定了该参数，则只读取指定的变量。

data = io.loadmat('example.mat', mdict={'var1', 'var2', 'var3'})

上述代码表示只读取example.mat文件中的var1、var2、var3三个变量。

3. appendmat

appendmat是一个可选参数，表示是否将MATLAB文件中的一维矩阵转换成Python中的一维数组。如果将appendmat设置为False，则一维矩阵将被转换成Python中的一维列表。

data = io.loadmat('example.mat', appendmat=False)

上述代码表示将example.mat文件中的一维矩阵转换成一维列表。

四、应用案例

1. 读取MATLAB文件

使用loadmat函数可以很方便地读取MATLAB格式的文件。如下面的代码所示：

import scipy.io as io
data = io.loadmat('example.mat')

上述代码表示读取example.mat文件，并将其转换成Python中的字典类型。

2. 转换MATLAB数据类型

使用loadmat函数还可以将MATLAB中的数据类型转换成Python的数据类型。MATLAB中支持的数据类型有很多，例如：int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32、uint64、single、double、char、logical等。Python中对应的数据类型为：int、float、str、bool等。对于部分需要转换的数据类型，可以在loadmat函数中指定相应类型的转换规则。

import scipy.io as io
data = io.loadmat('example.mat', mat_dtype=True)

上述代码表示将example.mat文件中的MATLAB数据类型转换为Python中的数据类型。

3. 保存为npy格式的文件

除了读取MATLAB格式的文件外，loadmat函数还可以将数据保存为Python的npy格式的文件。npy格式的文件是一种二进制文件，保存了Python中的数组数据。

import scipy.io as io
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4])
io.save('data.npy', data)

上述代码表示将一个长度为4的一维数组保存为npy格式的文件。

4. 保存为npz格式的文件

除了保存为npy格式的文件外，loadmat函数还可以将多个数据保存为Python的npz格式的文件。npz格式的文件是一种压缩文件，保存了Python中的多个数组数据。

import scipy.io as io
import numpy as np
data1 = np.array([1, 2, 3, 4])
data2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
io.savez('data.npz', data1=data1, data2=data2)

上述代码表示将两个数组分别保存为data1和data2的变量名，并将它们合并保存成npz格式的文件。

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