详解python中无法正确读取.mat文件的解决办法
- 高洛峰原创
- 2017-03-09 09:20:082856浏览
在python中导入本地.mat数据文件时，总是无法得到正确的数据。
问题代码如下：
from numpy import *import scipy.io mnist_train = 'D:\Machine Learning\TensorFlow\Softmax Regression\mnist_dataset\mnist_train.mat'mnist_train_labels = 'D:\Machine Learning\TensorFlow\Softmax Regression\mnist_dataset\mnist_train_labels.mat'x = scipy.io.loadmat(mnist_train) label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels) print(x.shape)
上段代码输出的结果是(1,1)，而对应的数据应是(60000,784)。此时，如果直接输出x，会看到以下结果：
'''
[[ {'__version__': '1.0', '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Tue Nov 29 12:43:31 2011',
'mnist_train': array([[ 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., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], dtype=float32), '__globals__': []}]]
'''
可见，如果本地mat文件包含了额外的信息，则单纯使用scipy.io.loadmat()无法直接读取到所需数据，还应该补充一行对应的代码。
x = scipy.io.loadmat(mnist_train) train_x = x['mnist_train'] label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels) train_label = label['mnist_train_labels']
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