除了v4 (Level 1.0)， v6, v7到7.2 matfiles和h5py. io.loadmat之外。文件7.3格式matfiles，有另一种类型的matfiles在文本数据格式而不是二进制，通常由Octave创建，这甚至不能在MATLAB中读取。

scipy.io.loadmat和h5py。文件不能加载它们(在scipy 1.5.3和h5py 3.1.0上测试)，我找到的唯一解决方案是numpy.loadtxt。

import numpy as np
mat = np.loadtxt('xxx.mat')

需要导入，导入scipy.io…

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat('file.mat')

既不scipy.io。savemat，或scipy.io.loadmat适用于MATLAB数组版本7.3。但好的部分是MATLAB版本7.3文件是hdf5数据集。因此，可以使用包括NumPy在内的许多工具读取它们。

对于Python，您将需要h5py扩展，这需要在您的系统上安装HDF5。

import numpy as np
import h5py
f = h5py.File('somefile.mat','r')
data = f.get('data/variable1')
data = np.array(data) # For converting to a NumPy array

有一个用于此任务的很棒的库:pymatreader。

按照下面的步骤做:

安装包:pip Install pymatreader 导入此包的相关函数:from pymatreader Import read_mat 使用函数读取matlab结构:data = read_mat('matlab_struct.mat') 使用data.keys()来定位数据实际存储的位置。

钥匙通常会像:dict_keys([‘__header__’,‘__version__’,‘__globals__’,' data_opp '])。其中data_opp将是存储数据的实际键。当然，这个键的名称可以在不同的文件之间更改。

最后一步-创建你的数据帧:my_df = pd.DataFrame(data['data_opp'])

就是这样:)

在python中上传和读取mat文件

用python安装mat4py。在成功安装后，我们得到: 成功安装mat4py-0.5.0。 从mat4py导入loadmat。 保存文件的实际位置在一个变量。 使用python将mat文件格式加载到数据值 PIP安装mat4py 从mat4py导入loadmat boston = r"E:\Downloads\boston.mat" data = loadmat(boston, meta=False)

首先将.mat文件保存为:

save('test.mat', '-v7')

之后，在Python中，使用常用的loadmat函数:

import scipy.io as sio
test = sio.loadmat('test.mat')