将加载的Mat文件转换回numpy数组

时间:2019-04-12 10:43:53

标签: python numpy scipy spyder

我使用scipy.io.savemat()将大小为5000,96,96的numpy数组中的图像保存到.mat文件中。

当我要将这些图像重新加载到Python中时,我使用scipy.io.loadmat(),但这一次将它们放入字典中。

如何将它们从字典整齐地放入NumPy数组?

我正在使用scipy.io.loadmat加载matlab文件,并希望将其放入NumPy数组中。图像的暗淡=(5000,96,96)

scipy.io.savemat("images.mat")
z = scipy.io.loadmat("images.mat")

NumPy数组中的图像

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

保存3d数组:

In [53]: from scipy import io                                                   
In [54]: arr = np.arange(8*3*3).reshape(8,3,3)                                  
In [56]: io.savemat('threed.mat',{"a":arr})                                     

加载:

In [57]: dat = io.loadmat('threed.mat')                                         
In [58]: list(dat.keys())                                                       
Out[58]: ['__header__', '__version__', '__globals__', 'a']

通过键访问数组(正常的字典操作):

In [59]: dat['a'].shape                                                         
Out[59]: (8, 3, 3)
In [61]: np.allclose(arr,dat['a'])                                              
Out[61]: True

答案 1 :(得分:-1)

根据此帖子: python dict to numpy structured array

将字典覆盖到numpy数组可以完成以下操作:

import numpy as np
result = {0: 1.1, 1: 0.7, 2: 0.9, 3: 0.5, 4: 1.0, 5: 0.8, 6: 0.3}

names = ['id','value']
formats = ['int','float']
dtype = dict(names = names, formats=formats)
array = np.array(list(result.items()), dtype=dtype)

print(repr(array))

这将导致以下结果:

array([(0, 1.1), (1, 0.7), (2, 0.9), (3, 0.5), (4, 1. ), (5, 0.8),
       (6, 0.3)], dtype=[('id', '<i4'), ('value', '<f8')])

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