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Python如何读取mat文件并保存为pickle格式-创新互联

小编给大家分享一下Python如何读取mat文件并保存为pickle格式,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。

这两天在搞Theano,要把mat文件转成pickle格式载入Python。

Matlab是把一维数组当做n*1的矩阵的,但Numpy里还是有vector和matrix的区别,Theano也是对二者做了区分。

直接把代码贴出来吧,好像也没什么可讲的 = =

from scipy.io import loadmat
import numpy, cPickle
 
data_dict=loadmat(r'E:\dataset\CIFAR10\CIFAR10_small.mat') #need an r!
 
my_array=numpy.array([1,1])
for key in data_dict.keys():
 if type(data_dict[key]) == type(my_array):
  #print matrix information
  print key, type(data_dict[key]),
  print data_dict[key].shape
 
#shape(n,1) (matrix in theano) -> shape(n,) (vector in theano)
print data_dict['Ytr'].shape
Ytr=numpy.hstack(data_dict['Ytr'])
Yte=numpy.hstack(data_dict['Yte'])
Yte=numpy.hstack(data_dict['Yte'])
print Ytr.shape
 
train_set=(data_dict['Xtr'],Ytr)
valid_set =(data_dict['Xte'],Yte)
test_set =(data_dict['Xte'],Yte)
 
output = open('cifar10_small_v.pkl', 'wb')
 
cPickle.dump(train_set, output)
cPickle.dump(valid_set, output)
cPickle.dump(test_set, output)
 
output.close()
print 'save is done'
 
pkl_file = open('cifar10_small_v.pkl', 'rb')
 
data1 = cPickle.load(pkl_file) # is train_set
data2 = cPickle.load(pkl_file) # is valid_set
data3 = cPickle.load(pkl_file) # is test_set
 
print type(data1[1]),data1[1].shape
 
pkl_file.close()

以上是“Python如何读取mat文件并保存为pickle格式”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


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