这篇文章主要介绍了matlab、python中矩阵的互相导入导出方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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————在python中导出矩阵至matlab————
如果矩阵是mxn维的。 那么可以用 :
np.savetxt(‘dev_ivector.csv’, dev_ivector, delimiter = ‘,’)
对应matlab读取为:
dev_ivec = csvread(‘dev_ivector.csv’) ###csv格式其实就内定了结构体
如果矩阵是(n,)这种格式。[‘aagj’ ‘aagy’ ‘aann’ … ‘zzgm’ ‘zzhk’ ‘zzwn’] 类似这种。那么可以用
f = open('label','w') for x in spk_mean_label: print(x) print(x,file=f) f.close()
对应matlab读取为:
spk_mean_label = importdata(‘label’)
第二种方法。 例如
import scipy.io scipy.io.savemat('filename', mdict={ 'a':a, 'b':b})
在matlab中只需要
load ‘filename’;
就导入了a矩阵和b矩阵
python存储矩阵
import pandas as pd df = pd.DataFrame(a) df.to_csv("score",sep=" ",index = False)
————在matlab中导出矩阵至python————
matlab里面得到矩阵后可以直接从工作区变量处保存为.mat文件。
然后在python中执行下面步骤
import scipy.io as sio load_fn = 'plda_bl_score.mat' load_data = sio.loadmat(load_fn) blscores= load_data<a style="color:transparent">来源gao*daima.com搞@代#码网</a>['PLDA_bl_scores']
然后blscores就是矩阵了。
第二种方法。
假如有俩个矩阵score,score1
save(‘score.mat’,’score’,’score1′)
在python中
import scipy.io matlab_data = scipy.io.loadmat('score.mat') score = matlab_data['score'] score1 = matlab_data['score1']
补充知识：python如何输出矩阵的行数与列数？
对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据，想要获得矩阵的行数和列数有以下方法：
1、利用shape函数输出矩阵的行和列
x.shape函数可以输出一个元组（m,n），其中元组的第一个数m表示矩阵的行数，元组的第二个数n为矩阵的列数
具体代码如下：
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print(x.shape) # (4, 3) # 只输出行数 print(x.shape[0]) # 4 # 只输出列数 print (x.shape[1]) # 3
2、对于矩阵的行数，也可以使len(x)函数输出的矩阵长度，也就是所谓的行数。
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行数 print(len(x)) #4
3、使用x.ndim函数可以输出矩阵维数，即列数
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行数 print(x.ndim) #3
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