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  • 如何读取mat文件 python

    千次阅读 2020-12-18 14:20:21
    展开全部一、mat文件mat数据格...在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件,使用save()函数保存一个mat文件。对于文件load('data.mat')save('data_1.mat','A')其中,'A'表示要保存的内容...

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    一、mat文件

    mat数据格32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333363393664式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件,使用save()函数保存一个mat文件。对于文件

    load('data.mat')

    save('data_1.mat','A')

    其中,'A'表示要保存的内容。

    二、python中读取mat文件

    在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件,函数savemat保存文件。

    1、读取文件

    如上例:

    #coding:UTF-8

    import scipy.io as scio

    dataFile = 'E://data.mat'

    data = scio.loadmat(dataFile)

    注意,读取出来的data是字典格式,可以通过函数type(data)查看。

    print type(data)

    结果显示

    找到mat文件中的矩阵:

    print data['A']

    结果显示

    [[ 0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

    0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

    。。。。。。。。。。。

    0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

    0.36470588  0.90196078  0.99215686  0.99607843  0.99215686  0.99215686

    0.78431373  0.0627451   0.          0.          0.          0.          0.

    0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

    。。。。。。。。。。。。

    0.94117647  0.22745098  0.          0.          0.          0.          0.

    0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

    0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

    0.          0.          0.          0.          0.          0.30196078

    。。。。。。。

    0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

    0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.        ]]

    格式为:

    即为numpy中的矩阵格式。

    2、保存文件

    将这里的data['A']矩阵重新保存到一个新的文件dataNew.mat中:

    dataNew = 'E://dataNew.mat'

    scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})

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  • 免费学习推荐:python视频教程matplotlib具有强大的绘图功能,但是语句琐碎,每次使用都需要一句一句书写未免太过麻烦。本文根据平时绘图经验总结了常用绘图函数,可以直接使用,非常方便import matplotlib.pyplot ...

    2021012509594770649.jpg

    免费学习推荐:python视频教程

    matplotlib具有强大的绘图功能,但是语句琐碎,每次使用都需要一句一句书写未免太过麻烦。本文根据平时绘图经验总结了常用绘图函数,可以直接使用,非常方便import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#用于正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用于正常显示负号

    1、利用含有多列数据的DataFrame表格绘图def plot_cols(data,xlabel=None,ylabel=None,path_file=None,marker=True,len_xticks=10,save=False):

    """

    :param data:DataFrame,数据表格--行标题为横坐标,列标题为数据列

    Series,序列——行标题为横坐标,name为数据列

    :param xlabel: str,横坐标名称

    :param ylabel: str,纵坐标名称

    :param path_file: str,保存文件路径

    :param marker: bool,是否为每条线添加不同的标记

    :param len_xticks:int,横坐标显示的值个数

    :param save: bool,是否保存图片

    example:

    data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c'])

    plot_cols(data,xlabel='指标',ylabel='指数')

    """

    data.index=data.index.astype(str)

    plt.figure(figsize=(12,8))

    markers=['.',',','o','v','^','','1','2','3','4','s','p','*','h','H','+','x','D','d','|','_']#标记符号

    #如果是DataFrame表格形式,则画出多列;如果是Series,则画出单列

    if type(data) is pd.core.frame.DataFrame:

    #是否为每条线添加不同的符号

    if marker==False:

    for col in data.columns:

    plt.plot(data[col],marker='o',label=col)

    else:

    for col,marker_ in zip(data.columns,markers):

    plt.plot(data[col], marker=marker_, label=col)

    elif type(data) is pd.core.series.Series:

    plt.plot(data, marker='o', label=data.name)

    plt.legend(loc='best',fontsize='small')

    xticks=np.linspace(0,len(data),(len_xticks+1)).astype(int).tolist()[:-1]#被显示的横坐标刻度值的位置

    plt.xticks(data.index[xticks],rotation=270)

    plt.ylabel(ylabel,fontsize=15)

    plt.xlabel(xlabel,fontsize=15)

    plt.grid(True,alpha=0.2)

    if save==True:plt.savefig(path_file)if __name__=='__main__':

    x=np.arange(1,101)

    data = pd.DataFrame({'a':x*2+3,'b':x*3-4,'c':np.log(x)+9}, index=np.arange(100))

    plot_cols(data, xlabel='指标', ylabel='指数')

    437bde399372d3bf9c0682bb1fd43594-0.png

    2、将含有两列的DataFrame表格数据作为双轴图def plot_twins(data,col1,col2,xlabel=None,ylabel1=None,ylabel2=None,len_xticks=10,figsize=(10,6),save_path=None):

    """将含有两列的DataFrame表格数据作为双轴图

    :param data: DataFrame,含有两列的DataFrame表格数据

    :param col1: str,左图列标题

    :param col2: str,右图列标题

    :param xlabel: str,横轴标题

    :param ylabel1: str,左y轴标题

    :param ylabel2: str,右y轴标题

    :param len_xticks: int,显示的刻度个数

    :param figsize: turple,图大小

    :param save_path: str,图片保存路径。默认为None,不保存图片

    :return:

    example:

    x=np.arange(0,100)

    data=pd.DataFrame({'销售额(元)':3*x+np.random.random(100)*100,'增长率(%)':np.random.random(100)},index=pd.date_range('2015-01-23',periods=100,freq='D'))

    plot_twins(data,col1='销售额(元)',col2='增长率(%)',xlabel=None,ylabel1='销售额(元)',ylabel2='增长率(%)')

    """

    fig=plt.figure(figsize=figsize)#创建一块总画布

    # 将画板分为四行四列共16个单元格,(0, 0)表示从第一行第一列即第一个单元格开始画图,将第一行的三个单元格作为一个画块作画

    ax=plt.subplot2grid((1,1),(0,0),rowspan=1,colspan=1)

    plt.plot(data[col1],label=col1,color='r',marker='^')

    ax.legend(loc='upper right')#用于显示画布ax的图,切记用 loc= 表示位置

    ax.set_ylabel(ylabel1)

    xticks=np.linspace(0,len(data),(len_xticks+1)).astype(int).tolist()[:-1]#被显示的横坐标刻度值的位置

    ax.set_xticks(data.index[xticks])

    plt.xticks(rotation=270)

    twin=ax.twinx()

    plt.plot(data[col2],label=col2,color='y',marker='o')

    twin.legend(loc='upper left')

    twin.set_ylabel(ylabel2)

    ax.set_xlabel(xlabel)

    ax.grid(True,alpha=0.2)

    if save_path!=None: plt.savefig(save_path)if __name__=='__main__':

    x=np.arange(0,100)

    data=pd.DataFrame({'销售额(元)':3*x+np.random.random(100)*100,'增长率(%)':np.random.random(100)},index=pd.date_range('2015-01-23',periods=100,freq='D'))

    plot_twins(data,col1='销售额(元)',col2='增长率(%)',xlabel=None,ylabel1='销售额(元)',ylabel2='增长率(%)')

    73667aa1f9018ee35014c79f9c5c768e-1.png

    3、将DataFrame表格中的多列数据绘制成多个图def plot_figs(data,xlabel=None,ylabels=None,save_path=None,len_xticks=5,length=10,width=3,intervals=1):

    """

    将DataFrame表格中的多列数据绘制成多个图

    :param data:DataFrame,含有多列的表格

    :param xlabel:str,横轴标题

    :param ylabels:list,各个图的纵轴标题

    :param path_save:str,图片保存路径。默认为None,不保存图片

    :param len_xticks: int,显示的刻度个数

    :param length:int,画板长度

    :param width:int,图画宽度

    :param intervals:int,图画之间间隔距离

    :return:

    example:

    data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c'])

    plot_figs(data,xlabel='标号',ylabels=['a','b','c'])

    """

    cols=data.columns

    num_fig = len(data.columns)

    fig = plt.figure(figsize=(length, 4*num_fig)) # 创建一块总画布

    for i in range(0,num_fig):

    #i=2

    ax = plt.subplot2grid((num_fig*(width+intervals), 1), (i*(width+intervals), 0), rowspan=width,

    colspan=1) # 将画板分为四行四列共16个单元格,(0, 0)表示从第一行第一列即第一个单元格开始画图,将第一行的三个单元格作为一个画块作画

    ax.plot(data[cols[i]], label=cols[i])

    ax.legend(loc='upper right') # 用于显示画布ax1的图,切记用 loc= 表示位置

    if ylabels!=None:ax.set_ylabel(ylabels[i])

    if xlabels!=None and i==(num_fig-1):ax.set_xlabel(xlabel)

    xticks = np.linspace(0, len(data), (len_xticks + 1)).astype(int).tolist()[:-1] # 被显示的横坐标刻度值的位置

    ax.set_xticks(data.index[xticks])

    plt.grid(True,alpha=0.2)

    if save_path != None: plt.savefig(save_path)if __name__=='__main__':

    data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c'])

    plot_figs(data,xlabel='标号',ylabels=['a','b','c'])

    73667aa1f9018ee35014c79f9c5c768e-2.png相关免费学习推荐:python教程(视频)

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  • python中numpy模块下函数array()和mat()的区别

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    1. mat()函数与array()函数生成矩阵所需的数据格式有区别(1) mat()函数中数据可以为字符串以分号(;)分割,或者为列表形式以逗号(,)分割。而array()函数中数据只能为后者形式。如mat()函数生成矩阵时一下两种方式...

    1. mat()函数与array()函数生成矩阵所需的数据格式有区别

    (1) mat()函数中数据可以为字符串以分号(;)分割,或者为列表形式以逗号(,)分割。而array()函数中数据只能为后者形式。

    如mat()函数生成矩阵时一下两种方式都正确。

      和   

    (2) 而array()函数生成矩阵时数据只能为列表形式。


    2. mat()函数与array()函数生成的矩阵计算方式不同

    (1) mat()函数中矩阵的乘积可以使用(星号) *  或 .dot()函数,其结果相同。而矩阵对应位置元素相乘需调用numpy.multiply()函数。

    (2) array()函数中矩阵的乘积只能使用 .dot()函数。而星号乘 (*)则表示矩阵对应位置元素相乘,与numpy.multiply()函数结果相同。

    如生成以下矩阵:

    a = numpy.mat([[1, 3], [5, 7]])
    b = numpy.mat([[2, 4], [6, 8]])
    c = numpy.array([[1, 3], [5, 7]])

    d = numpy.array([[2, 4], [6, 8]])

    a * b = a.dot(b) = c.dot(d) ,其表示矩阵相乘

    而 numpy.multiply(a, b) = c * d = numpy.multiply(c, d) ,其表示矩阵对应位置元素相乘

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  • python中的openCV创建Mat

    千次阅读 2021-01-29 06:07:58
    对于OpenCV 1.x:您可以使用CreateMat来执行此操作:Creates a matrix header and allocates the matrix data.Python: cv.CreateMat(rows, cols, type) → matParameters:rows – Number of rows in the matrixcols ...

    对于OpenCV 1.x:

    您可以使用CreateMat来执行此操作:Creates a matrix header and allocates the matrix data.Python: cv.CreateMat(rows, cols, type) → mat

    Parameters:

    rows – Number of rows in the matrix

    cols – Number of columns in the matrix

    type – The type of the matrix elements in the form CV_C , where S=signed, U=unsigned, F=float. For example, CV _ 8UC1 means the elements are 8-bit unsigned and the there is 1 channel, and CV _ 32SC2 means the elements are 32-bit signed and there are 2 channels.

    函数调用等效于以下代码:CvMat* mat = cvCreateMatHeader(rows, cols, type);

    cvCreateData(mat);

    对于cv2接口:

    Python的新cv2接口将numpy数组集成到OpenCV框架中,这使得操作更加简单,因为它们是用简单的多维数组表示的。

    下面是一个开始的例子:import numpy as np, cv

    vis = np.zeros((384, 836), np.float32)

    h,w = vis.shape

    vis2 = cv.CreateMat(h, w, cv.CV_32FC3)

    vis0 = cv.fromarray(vis)

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