今天小编就为大家分享一篇Python读取mat文件,并保存为pickle格式的方法，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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这两天在搞Theano，要把mat文件转成pickle格式载入Python。
Matlab是把一维数组当做n*1的矩阵的，但Numpy里还是有vector和matrix的区别，Theano也是对二者做了区分。
直接把代码贴出来吧，好像也没什么可讲的 = =
from scipy.io import loadmat import numpy, cPickle data_dict=loadmat(r'E:\dataset\CIFAR10\CIFAR10_small.mat') #need an r! my_array=numpy.array([1,1]) for key in data_dict.keys(): if type(data_dict[key]) == type(my_array): #print matrix information print key, type(data_dict[key]), print data_dict[key].shape #shape(n,1) (matrix in theano) -> shape(n,) (vector in theano) print data_dict['Ytr'].shape Ytr=numpy.hstack(data_dict['Ytr']) Yte=numpy.hstack(data_dict['Yte']) Yte=numpy.hstack(data_dict['Yte']) print Ytr.shape train_set=(data_dict['Xtr'],Ytr) valid_set =(data_dict['Xte'],Yte) test_set =(data_dict['Xte'],Yte) output = open('cifar10_small_v.pkl', 'wb') cPickle.dump(train_set, output) cPickle.dump(valid_set, output) cPickle.dump(test_set, output) output.close() print 'save is done' pkl_file = open('cifar10_small_v.pkl', 'rb') data1 = cPickle.load(pkl_file) # is train_set data2 = cPickle.load(pkl_file) # is valid_set data3 = cPickle.load(pkl_file) # is test_set print type(data1[1]),data1[1].shape pkl_file.close()
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