背景

在做deeplearning過程中，使用caffe的框架，一般使用matlab來處理圖片（matlab處理圖片相對簡單，高效），用python來生成需要的lmdb文件以及做test產生結果。所以某些matlab從圖片處理得到的label信息都會以.mat文件供python讀取，同時也python產生的結果信息也需要matlab來做進一步的處理（當然也可以使用txt，不嫌麻煩自己處理結構信息）。

介紹

matlab和python間的數據傳輸一般是基于matlab的文件格式.mat，python中numpy和scipy提供了一些函數，可以很好的對.mat文件的數據進行讀寫和處理。

在這里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix，而scipy提供了兩個函數loadmat和savemat來讀寫.mat文件。

下面是一個簡單的測試程序,具體的函數用法可以看幫助文檔:

import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np  #matlab文件名 matfn=u'E:/python/測試程序/162250671_162251656_1244.mat' data=sio.loadmat(matfn)  plt.close('all') xi=data['xi'] yi=data['yi'] ui=data['ui'] vi=data['vi'] plt.figure(1) plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5]) plt.figure(2) plt.contourf(xi,yi,ui) plt.show()  sio.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi}) 

示例2

import scipy.io as sioimport numpy as np###下面是講解python怎么讀取.mat文件以及怎么處理得到的結果###load_fn = 'xxx.mat'load_data = sio.loadmat(load_fn)load_matrix = load_data['matrix'] #假設文件中存有字符變量是matrix，例如matlab中save(load_fn, 'matrix');當然可以保存多個save(load_fn, 'matrix_x', 'matrix_y', ...);load_matrix_row = load_matrix[0] #取了當時matlab中matrix的第一行，python中數組行排列###下面是講解python怎么保存.mat文件供matlab程序使用###save_fn = 'xxx.mat'save_array = np.array([1,2,3,4])sio.savemat(save_fn, {'array': save_array}) #和上面的一樣，存在了array變量的第一行save_array_x = np.array([1,2,3,4])save_array_y = np.array([5,6,7,8])sio.savemat(save_fn, {'array_x': save_array_x, 'array_x': save_array_x}) #同理，只是存入了兩個不同的變量供

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