深入理解Python的loadmat函數

一、概述

loadmat函數是Python中用於讀取MATLAB格式的文件的函數。MATLAB格式的文件是一種矩陣數據文件，它是MATLAB程序中常用的文件格式。

在Python中使用loadmat函數可以很方便地讀取MATLAB格式的文件，並將其轉換成Python中的數組或字典。同時，通過loadmat函數還可以將MATLAB中的數據保存為Python的npy或npz格式的文件。

二、基本操作

使用loadmat函數需要先導入scipy.io模塊：

import scipy.io as io

然後，使用loadmat函數即可讀取MATLAB文件：

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

其中，example.mat為要讀取的MATLAB文件的文件名。讀取後得到的data對象為一個字典類型的變量，其中包含了MATLAB文件中的所有變量。

三、參數說明

1. matfile_name

matfile_name是要讀取MATLAB文件的文件名或文件路徑。如果matfile_name為文件名，則默認在當前工作目錄下查找該文件。如果matfile_name為文件路徑，則直接讀取該路徑下的文件。

2. mdict

mdict是一個可選參數，表示要讀取的MATLAB文件中的哪些變量。如果沒有指定該參數，則默認讀取MATLAB文件中的所有變量。如果指定了該參數，則只讀取指定的變量。

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

上述代碼表示只讀取example.mat文件中的var1、var2、var3三個變量。

3. appendmat

appendmat是一個可選參數，表示是否將MATLAB文件中的一維矩陣轉換成Python中的一維數組。如果將appendmat設置為False，則一維矩陣將被轉換成Python中的一維列表。

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

上述代碼表示將example.mat文件中的一維矩陣轉換成一維列表。

四、應用案例

1. 讀取MATLAB文件

使用loadmat函數可以很方便地讀取MATLAB格式的文件。如下面的代碼所示：

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

上述代碼表示讀取example.mat文件，並將其轉換成Python中的字典類型。

2. 轉換MATLAB數據類型

使用loadmat函數還可以將MATLAB中的數據類型轉換成Python的數據類型。MATLAB中支持的數據類型有很多，例如：int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32、uint64、single、double、char、logical等。Python中對應的數據類型為：int、float、str、bool等。對於部分需要轉換的數據類型，可以在loadmat函數中指定相應類型的轉換規則。

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

上述代碼表示將example.mat文件中的MATLAB數據類型轉換為Python中的數據類型。

3. 保存為npy格式的文件

除了讀取MATLAB格式的文件外，loadmat函數還可以將數據保存為Python的npy格式的文件。npy格式的文件是一種二進制文件，保存了Python中的數組數據。

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

上述代碼表示將一個長度為4的一維數組保存為npy格式的文件。

4. 保存為npz格式的文件

除了保存為npy格式的文件外，loadmat函數還可以將多個數據保存為Python的npz格式的文件。npz格式的文件是一種壓縮文件，保存了Python中的多個數組數據。

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)

上述代碼表示將兩個數組分別保存為data1和data2的變量名，並將它們合併保存成npz格式的文件。