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python中无法正确读取.mat文件的解决办法

eechen / 3141人阅读

摘要：在中导入本地数据文件时，总是无法得到正确的数据。此时，如果直接输出，会看到以下结果可见，如果本地文件包含了额外的信息，则单纯使用无法直接读取到所需数据，还应该补充一行对应的代码。

在python中导入本地.mat数据文件时，总是无法得到正确的数据。

问题代码如下：

</>复制代码 
  1. from numpy import *
  2. import scipy.io
  3. mnist_train = "D:Machine LearningTensorFlowSoftmax Regressionmnist_datasetmnist_train.mat"
  4. mnist_train_labels = "D:Machine LearningTensorFlowSoftmax Regressionmnist_datasetmnist_train_labels.mat"
  5. x = scipy.io.loadmat(mnist_train)
  6. label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels)
  7. print(x.shape)
上段代码输出的结果是(1,1)，而对应的数据应是(60000,784)。此时，如果直接输出x，会看到以下结果： 
</>复制代码 
  1. """
  2. [[ {"__version__": "1.0", "__header__": b"MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Tue Nov 29 12:43:31 2011", 
  3. "mnist_train": array([[ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
  4.        [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
  5.        [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
  6.        ...,
  7.        [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
  8.        [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
  9.        [ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32), "__globals__": []}]]
  10. """
可见，如果本地mat文件包含了额外的信息，则单纯使用scipy.io.loadmat()无法直接读取到所需数据，还应该补充一行对应的代码。 
</>复制代码 
  1. x = scipy.io.loadmat(mnist_train)
  2. train_x = x["mnist_train"]
  3. label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels)
  4. train_label = label["mnist_train_labels"]
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