小編寫這篇文章的目的，主要是給大家介紹關(guān)于python和npy矩陣的相關(guān)介紹，下面會(huì)給大家做出一個(gè)詳細(xì)的解答，希望可以給各位讀者帶來幫助。

　　mat矩陣和npy矩陣互相轉(zhuǎn)換

　　numpy.narray矩陣保存為mat文件

　　import numpy as np
　　import scipy.io as io
　　mat_path='your_mat_save_path'
　　mat=np.zeros([4,20])
　　io.savemat(mat_path,{'name':mat})

　　注意這里的mat是numpy類型的

　　讀取mat文件

　　import numpy as np
　　from scipy import io
　　mat=io.loadmat('yourfile.mat')
　　#如果報(bào)錯(cuò):Please use HDF reader for matlab v7.3 files
　　#改為下一種方式讀取
　　import h5py
　　mat=h5py.File('yourfile.mat')
　　#mat文件里可能有多個(gè)cell，各對(duì)應(yīng)著一個(gè)dataset
　　#可以用keys方法查看cell的名字,現(xiàn)在要用list(mat.keys()),
　　#另外，讀取要用data=mat.get('名字'),然后可以再用Numpy轉(zhuǎn)為array
　　print(mat.keys())
　　#可以用values方法查看各個(gè)cell的信息
　　print(mat.values())
　　#可以用shape查看維度信息
　　print(mat['your_dataset_name'].shape)
　　#注意，這里看到的shape信息與你在matlab打開的不同
　　#這里的矩陣是matlab打開時(shí)矩陣的轉(zhuǎn)置
　　#所以，我們需要將它轉(zhuǎn)置回來
　　mat_t=np.transpose(mat['your_dataset_name'])
　　#mat_t是numpy.ndarray格式
　　#再將其存為npy格式文件
　　np.save('yourfile.npy',mat_t)

　　npy文件與mat文件的保存與讀取

　　除了常用的csv文件和excel文件之外，我們還可以通過PY把數(shù)據(jù)保存文npy文件格式和mat文件格式。

　　1.npy文件

　　npy即numpy對(duì)應(yīng)的文件格式，關(guān)于其保存使用的是np.save()方法，其讀取使用的是np.load()方法。

　　具體示例如下：

　import numpy as np
　　a=np.mat('1,2,3;4,5,6')
　　print(a)
　　print(type(a))
　　print("=================================")
　　b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
　　print(b)
　　print(type(b))

　　保存文件：

　　如圖，矩陣和numpy數(shù)組都支持以npy文件類型保存。

　np.save('a.npy',a)
　　np.save('b.npy',b)

　　讀取文件

　data1=np.load('a.npy')
　　data2=np.load('b.npy')
　　print(data1)
　　print(type(data1))
　　print("=================================")
　　print(data2)
　　print(type(data2))

　　2.mat文件

　　保存為mat文件依賴于scipy庫中的scipy.io.savemat()方法，讀取則需要用到scipy.io.loadmat()方法。

　　保存時(shí)，不僅僅需要傳入變量，還需要將該變量的類型一并以字典的形式傳入，一樣支持numpy數(shù)組和矩陣。

　　具體示例如下：

　　import numpy as np
　　from scipy import io
　　a=np.mat('1,2,3;4,5,6')
　　print(a)
　　print(type(a))
　　print("=================================")
　　b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
　　print(b)
　　print(type(b))
　　io.savemat('a.mat',{'matrix':a})
　　io.savemat('b.mat',{'array':b})
　　讀取數(shù)據(jù)
　　data1=io.loadmat('a.mat')
　　print(data1)
　　print(type(data1))
　　print("=================================")
　　data2=io.loadmat('b.mat')
　　print(data2)
　　print(type(data2))

　　如圖，數(shù)據(jù)成功被讀取。但是讀取的結(jié)果是一個(gè)字典，如果需要進(jìn)一步讀取到數(shù)據(jù)，則需要根據(jù)鍵名將其取出：

　print(data1['matrix'])
　　print(type(data1['matrix']))
　　print("=================================")
　　print(data2['array'])
　　print(type(data2['array']))

　　以上就是小編為大家總結(jié)的相關(guān)知識(shí)，希望可以為各位讀者帶來更多的幫助。