Question

我有一个二进制文件，我可以在MATLAB中打开，但无法在Python中打开。二进制文件被编码为'双浮点'，因此由MATLAB读取，其中包含以下行：

fread(fopen(fileName), 'float64');

在Python中，我不确定如何复制这一行。我认为使用Numpy将是一个很好的起点，所以我尝试了以下几行，但没有得到我预期的输出。每行有6个数字，我只得到第一个和一个'NaN'。

from numpy import * 
f = open('filename', 'rb') 
a = fromfile(f, double64, 10)
print a

对此的任何帮助都将非常感激;我在下面的评论中发布了二进制文件和MATLAB解析文件。我也不需要特别使用Numpy，我对任何基于Python的解决方案都持开放态度。谢谢。

Answer 1

每秒的值都是nan，所以这可能是一些分隔符。此外，文件中的值是列优先。以下脚本读入数据，抛出NaN条目，将数组操作为正确的形状，并输出与您发布的文件相同的CSV文件：

import csv
import numpy as np

# Pull in all the raw data.
with open('TEMPO3.2F-0215_s00116.dat', 'rb') as f:
    raw = np.fromfile(f, np.float64)

# Throw away the nan entries.
raw = raw[1::2]

# Check its a multiple of six so we can reshape it.
if raw.size % 6:
    raise ValueError("Data size not multiple of six.")

# Reshape and take the transpose to manipulate it into the
# same shape as your CSV. The conversion to integer is also
# so the CSV file is the same.
data = raw.reshape((6, raw.size/6)).T.astype('int')

# Dump it out to a CSV.
with open('test.csv', 'w') as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerows(data)

修改：更新版本，其中包含jorgeca建议的更改：

import csv
import numpy as np

# Pull in all the raw data.
raw = np.fromfile('TEMPO3.2F-0215_s00116.dat', np.float64)

# Throw away the nan entries.
raw = raw[1::2]

# Reshape and take the transpose to manipulate it into the
# same shape as your CSV. The conversion to integer is also
# so the CSV file is the same.
data = raw.reshape((6, -1)).T.astype('int')

# Dump it out to a CSV.
with open('test.csv', 'w') as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerows(data)

Answer 2

在数据值之间存在分隔符，在读取时产生交替数据和NaN，例如在matlab中：

 NaN
2134
 NaN
2129
 NaN
2128
....
1678

和numpy：

[   nan  2134.    nan ...,  1681.    nan  1678.]

我使用您使用Matlab或numpy（1.7）发布的代码获得相同的输入。请注意，根据csv文件中的模式，数据是按列逐列读取的，而不是按行读取的。

要获得numpy中的所有数据，请尝试

a = fromfile(file=f, dtype=float64, count=-1)

相当于Matlab的fread（）'float64'在Python中

2 个答案: