2 yol buldum: scipy veya mat4py. MAT-dosyadan
- mat4py
Yük verileri
fonksiyon loadmat yükleri sadece Python'un dict kullanarak bir basit Python veri yapısına MAT-dosyasında saklanan tüm değişkenleri ve nesneleri listelenir. Sayısal ve hücre dizileri satır sıralı iç içe geçmiş listelerine dönüştürülür. Diziler sadece bir elemanla dizileri yok etmek için sıkıştırılır. Ortaya çıkan veri yapısı, JSON biçimiyle uyumlu gibi basit türlerden oluşur.
Örnek:
data = loadmat('datafile.mat')
: From: Python veri yapısı içine MAT-dosyayı yükleyin
https://pypi.python.org/pypi/mat4py/0.1.0
scipy
:
Örnek:
import numpy as np
from scipy.io import loadmat # this is the SciPy module that loads mat-files
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, date, time
import pandas as pd
mat = loadmat('measured_data.mat') # load mat-file
mdata = mat['measuredData'] # variable in mat file
mdtype = mdata.dtype # dtypes of structures are "unsized objects"
# * SciPy reads in structures as structured NumPy arrays of dtype object
# * The size of the array is the size of the structure array, not the number
# elements in any particular field. The shape defaults to 2-dimensional.
# * For convenience make a dictionary of the data using the names from dtypes
# * Since the structure has only one element, but is 2-D, index it at [0, 0]
ndata = {n: mdata[n][0, 0] for n in mdtype.names}
# Reconstruct the columns of the data table from just the time series
# Use the number of intervals to test if a field is a column or metadata
columns = [n for n, v in ndata.iteritems() if v.size == ndata['numIntervals']]
# now make a data frame, setting the time stamps as the index
df = pd.DataFrame(np.concatenate([ndata[c] for c in columns], axis=1),
index=[datetime(*ts) for ts in ndata['timestamps']],
columns=columns)
Gönderen:
http://poquitopicante.blogspot.fr/2014/05/loading-matlab-mat-file-into-pandas.html
- Son olarak PyHogs kullanmak ancak yine scipy kullanabilirsiniz: Karmaşık
.mat
dosyaları okuma
.
Bu defter, bir Matlab .mat dosyası, veriyi, döngülerle kullanılabilir bir sözlüğe dönüştüren bir örneği gösterir, verilerin basit bir grafiğini .
http://pyhogs.github.io/reading-mat-files.html
Mükemmel bir çözüm:
Eğer matlab engine kullanma scipy
belirtildiği gibi. Bu cevap seçilmelidir. – Jack