今天就跟大家聊聊有关怎么在python中使用scipy.io模块处理mat数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
一、使用模块scipy.io的函数loadmat实现Python对mat数据的读写
1、使用语法
scipy.io.loadmat(file_name, mdict=None, appendmat=True, **kwargs)
2、使用实例
import scipy.io as sio
import numpy as np
#load
data = sio.loadmat('data.mat')二、使用模块scipy.io的函数savemat实现Python对mat数据的读写
1、使用语法
scipy.io.savemat(file_name, mdict, appendmat=True, format='5', long_field_names=False, do_compression=False, oned_as='row')
2、使用实例
import scipy.io as sio
import numpy as np
#save
array_x = np.array([1,2,3,4])
array_y = np.array([5,6,7,8])
sio.savemat('save.mat', {'arrayX': array_x, 'arrayY': array_y})注意：使用模块scipy.io读取mat数据有时会因为mat文件格式level太高而报错，例如：NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files，这时就需要使用h6py方法。
import h6py mat = h6py.File(mat_path) mat = np.transpose(mat['you_matrix_name_in_mat'])
看完上述内容，你们对怎么在python中使用scipy.io模块处理mat数据有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
