還有一種最流行的h5py.. 過幾天更新

------------在python中導出矩陣至matlab------------

如果矩陣是mxn維的。 那么可以用 :

np.savetxt(’dev_ivector.csv’, dev_ivector, delimiter = ’,’)

對應matlab讀取為:

dev_ivec = csvread(’dev_ivector.csv’) ###csv格式其實就內定了結構體

如果矩陣是(n,)這種格式。[’aagj’ ’aagy’ ’aann’ ... ’zzgm’ ’zzhk’ ’zzwn’] 類似這種。那么可以用

f = open(’label’,’w’)for x in spk_mean_label: print(x) print(x,file=f)f.close()

對應matlab讀取為:

spk_mean_label = importdata(’label’)

第二種方法。 例如

import scipy.ioscipy.io.savemat(’filename’, mdict={ ’a’:a, ’b’:b})

在matlab中只需要

load ’filename’;

就導入了a矩陣和b矩陣

python存儲矩陣

import pandas as pddf = pd.DataFrame(a)df.to_csv('score',sep=' ',index = False)

------------在matlab中導出矩陣至python------------

matlab里面得到矩陣后可以直接從工作區(qū)變量處保存為.mat文件。

然后在python中執(zhí)行下面步驟

import scipy.io as sioload_fn = ’plda_bl_score.mat’load_data = sio.loadmat(load_fn)blscores= load_data[’PLDA_bl_scores’]

然后blscores就是矩陣了。

第二種方法。

假如有倆個矩陣score,score1

save(’score.mat’,’score’,’score1’)

在python中

import scipy.iomatlab_data = scipy.io.loadmat(’score.mat’)score = matlab_data[’score’]score1 = matlab_data[’score1’]

補充知識：python如何輸出矩陣的行數與列數？

對于pyhton里面所導入或者定義的矩陣或者表格數據，想要獲得矩陣的行數和列數有以下方法：

1、利用shape函數輸出矩陣的行和列

x.shape函數可以輸出一個元組（m,n），其中元組的第一個數m表示矩陣的行數，元組的第二個數n為矩陣的列數

具體代碼如下：

import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 輸出數組的行和列數print(x.shape) # (4, 3)# 只輸出行數print(x.shape[0]) # 4# 只輸出列數print (x.shape[1]) # 3

2、對于矩陣的行數，也可以使len(x)函數輸出的矩陣長度，也就是所謂的行數。

import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 輸出數組的行數print(len(x)) #4

3、使用x.ndim函數可以輸出矩陣維數，即列數

import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 輸出數組的行數print(x.ndim) #3

以上這篇matlab、python中矩陣的互相導入導出方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。