首先我們談?wù)凪arkDown編輯器，我感覺(jué)些倒是挺方便的，因?yàn)橛脩T了LaTeX，對(duì)于MarkDown還是比較容易上手的，但是我發(fā)現(xiàn)，MarkDown中有這樣幾個(gè)問(wèn)題一直沒(méi)能找到具體的解決方法：

圖片大小的問(wèn)題。在LaTeX中我們可以調(diào)整圖片的大小，以適應(yīng)整個(gè)文本；字體，字號(hào)大小的設(shè)置。在MarkDown里面標(biāo)題倒是挺大的，但是正文卻顯得太小，不是很喜歡里面的字體。

主要發(fā)現(xiàn)上面兩個(gè)問(wèn)題導(dǎo)致編輯出來(lái)的文本挺難看。

mat數(shù)據(jù)格式是Matlab的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)格式。在Matlab中主要使用load()函數(shù)導(dǎo)入一個(gè)mat文件，使用save()函數(shù)保存一個(gè)mat文件。對(duì)于文件

load(’data.mat’)

save(’data_1.mat’,’A’)

其中，’A’表示要保存的內(nèi)容。

在python中可以使用scipy.io中的函數(shù)loadmat()讀取mat文件，函數(shù)savemat保存文件。

如上例：

#coding:UTF-8’’’Created on 2015年5月12日@author: zhaozhiyong’’’ import scipy.io as scio dataFile = ’E://data.mat’data = scio.loadmat(dataFile)

注意，讀取出來(lái)的data是字典格式，可以通過(guò)函數(shù)type(data)查看。

print type(data)

結(jié)果顯示

<type ’dict’>

找到mat文件中的矩陣：

print data[’A’]

結(jié)果顯示

[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.。。。。。。。。。。。0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0.36470588 0.90196078 0.99215686 0.99607843 0.99215686 0.992156860.78431373 0.0627451 0. 0. 0. 0. 0.0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.。。。。。。。。。。。。0.94117647 0.22745098 0. 0. 0. 0. 0.0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0. 0. 0. 0. 0. 0.30196078。。。。。。。0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]

格式為：

<type ’numpy.ndarray’>

即為numpy中的矩陣格式。

將這里的data[’A’]矩陣重新保存到一個(gè)新的文件dataNew.mat中：

dataNew = ’E://dataNew.mat’

scio.savemat(dataNew, {’A’:data[’A’]})

注意：是以字典的形式保存。

到此這篇關(guān)于python讀取和保存mat文件的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python讀取和保存mat 內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！