这篇文章主要讲解了matlab、python中如何实现矩阵的互相导入导出，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
还有一种最流行的h6py.. 过几天更新
------------在python中导出矩阵至matlab------------
如果矩阵是mxn维的。 那么可以用 :
np.savetxt('dev_ivector.csv', dev_ivector, delimiter = ',')
对应matlab读取为:
dev_ivec = csvread('dev_ivector.csv') ###csv格式其实就内定了结构体
如果矩阵是(n,)这种格式。['aagj' 'aagy' 'aann' ... 'zzgm' 'zzhk' 'zzwn'] 类似这种。那么可以用
f = open('label','w')
for x in spk_mean_label:
print(x)
print(x,file=f)
f.close()对应matlab读取为:
spk_mean_label = importdata('label')
第二种方法。 例如
import scipy.io
scipy.io.savemat('filename',
mdict={ 'a':a,
'b':b})在matlab中只需要
load 'filename';
就导入了a矩阵和b矩阵
python存储矩阵
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(a)
df.to_csv("score",sep=" ",index = False)------------在matlab中导出矩阵至python------------
matlab里面得到矩阵后可以直接从工作区变量处保存为.mat文件。
然后在python中执行下面步骤
import scipy.io as sio load_fn = 'plda_bl_score.mat' load_data = sio.loadmat(load_fn) blscores= load_data['PLDA_bl_scores']
然后blscores就是矩阵了。
第二种方法。
假如有俩个矩阵score,score1
save('score.mat','score','score1')
在python中
import scipy.io
matlab_data = scipy.io.loadmat('score.mat')
score = matlab_data['score']
score1 = matlab_data['score1']补充知识：python如何输出矩阵的行数与列数？
对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据，想要获得矩阵的行数和列数有以下方法：
1、利用shape函数输出矩阵的行和列
x.shape函数可以输出一个元组（m,n），其中元组的第一个数m表示矩阵的行数，元组的第二个数n为矩阵的列数
具体代码如下：
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print(x.shape) # (4, 3) # 只输出行数 print(x.shape[0]) # 4 # 只输出列数 print (x.shape[1]) # 3
2、对于矩阵的行数，也可以使len(x)函数输出的矩阵长度，也就是所谓的行数。
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行数 print(len(x)) #4
3、使用x.ndim函数可以输出矩阵维数，即列数
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行数 print(x.ndim) #3
看完上述内容，是不是对matlab、python中如何实现矩阵的互相导入导出有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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