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Python读mat文件转为csv的实例代码详解

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  • 作者:码农之家原创
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Python读取mat文件,并转为csv文件的实例

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初学Python,遇到需要将mat文件转为csv文件,看了很多博客,最后找到了解决办法,代码如下:

#方法1
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
import h5py
datapath = 'E:/workspacelxr/contem/data.mat'
file = h5py.File(datapath,'r')
file.keys()
def Print(name):print(name)
data = file['data'][:]
dfdata = pd.DataFrame(data)
datapath1 = 'E:/workspacelxr/contem/data.txt'
dfdata.to_csv(datapath1,index=False)
#方法2
import pandas as pd
import scipy
from scipy import io
features_struct = scipy.io.loadmat('E:/workspacelxr/contem/data.mat')
features = features_struct['data']
dfdata = pd.DataFrame(features)
datapath1 = 'E:/workspacelxr/contem/data.txt'
dfdata.to_csv(datapath1, index=False)

以上这篇Python读取mat文件,并转为csv文件的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。

以上就是本次给大家分享的全部知识点内容总结,大家还可以在下方相关文章里找到儿童python编程入门书籍推、 解决axios.interceptors.respon、 vue项目中使用md5加密以及、 等python文章进一步学习,感谢大家的阅读和支持。

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学习笔记
网友NO.958911

Python如何使用matplotlib绘制栈式直方图教程详解

这篇文章主要介绍了Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法,涉及Python使用matplotlib进行图形绘制的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 平时我们只对一组数据做直方图统计,这样我们只要直接画直方图就可以了。 但有时候我们同时画多组数据的直方图(比如说我大一到大四跑大学城内环的用时的分布),大一到大四用不同颜色的直方图,显示在一张图上,这样会很直观。 #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-#http://www.jb51.net/article/100363.htm# numpy array intorduction#http://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_multihist.htmlimport numpy as npimport pylab as Pimport matplotlibd1=np.array([18.46,19.15,18.13 ,18.30 ,18.07 ,18.24 ,18.26 , 17.14 ,18.44 ,18.06 ,17.44 ,16.57 ,16.34 ,17.21 ])d1=d1//1+(d1-d1//1)/0.6d2=np.array([19.33 ,19.06 ,18.10 ,17.55 ,19.55 ,19.13 ,18.54 , 18.30 ,18.36 ,19.59 ,20.01 ,19.17 ,19.30 ,18.54 ,18.35 ,20.04 ])d2=d2//1+(d2-d2//1)/0.6d3=np.array([20.52 ,20.41 ,19.20 ,19.04 ,19.09 ,19.01 ,17.49 ,19.18 ,20.01 ,20.11 ])d3=d3//1+(d3-d3//1)/0.6d4=np.array([22.02 ,21.03,21.06 ,20.46 ,19.46 ,20.15 ,19.49 ,19.43 , 19.51 ,19.39 ,19.33 ,19.18 ,19.13 ,19.22 ,18.46 ,19.07 , 18.57 ,18.45 ,19.17 ,18.41 ,18.30 ])d4=d4//1+(d4-d4//1)/0.6x=([d1,d2,d3,d4])P.figure()#normed is False is goodn, bins, patches = P……

网友NO.497869

Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作示例【附xls数据文件下载】

本文实例讲述了Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作。分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*-#! python3import pandas as pdimport osimport matplotlib.pyplot as pltdata=pd.read_excel('catering_sale.xls',index_col='日期')plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#正常显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#正常显示负号plt.figure(figsize=(8,8))p=data.boxplot(return_type='dict')x=p['fliers'][0].get_xdata()y=p['fliers'][0].get_ydata()y.sort()for i in range(len(x)): if i0: plt.annotate(y[i],xy=(x[i],y[i]),xytext=(x[i]+0.05-0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i])) else: plt.annotate(y[i],xy=(x[i],y[i]),xytext=(x[i]+0.8,y[i]))plt.show() 运行结果: 附: catering_sale.xls 点击此处 本站下载 。 更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》 希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。 ……

网友NO.856216

Python中format()格式输出全解

格式化输出:format() format():把传统的%替换为{}来实现格式化输出 1.使用位置参数:就是在字符串中把需要输出的变量值用{}来代替,然后用format()来修改使之成为想要的字符串,位置参数就是把传统的%改为{},按照位置顺序自动进行替换 'My name is {},age:{}'.format('Anxc',18)'My name is Anxc,age:18' 2.使用位置参数:在原有基础上,通过位置的改变来让替换的值根据位置改变(自我感觉没什么用,还不如第一个好用) 'My name is {1},age:{0}'.format(18,'Anxc')'My name is Anxc,age:18' 3.字符填充(左对齐,右对齐,居中对齐) '右对齐{:#10}'.format(10)'右对齐########10' 4.使用关键字参数:利用key=value来实现一一对应的赋值替换 'My name is{name},age:{age}'.format(name='Anxc',age=18)'My name isAnxc,age:18' 5.数字的精度输出:自我感觉就像C语言的float类型的输出。(格式:{:. x f}如果x为整数是无效的) '{:.4f}'.format(1/3)'0.3333' '{:4f}'.format(100)'100.000000'#目前没有发现整数是啥用处 6.数字的进制输出 二进制 b 八进制 o 十进制 十六进制 x'18的二进制:{:b}'.format(18)'18的二进制:10010' '18的八进制:{:o}'.format(18)'18的八进制:22' '18的十六进制:{:x}'.format(18)'18的十六进制:12' 7.数字的千分位划分 '{:,}'.format(19012390123)'19,012,390,123' 8.通过下标来实现格式化 person=['Anxc',18] 'I am {0[0]},age:{0[1]}'.format(pe……

网友NO.722485

python matlibplot绘制多条曲线图

这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据#......#......#x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix)plt.title('Result Analysis')plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy')plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy')plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color='skyblue', label='PN distance')plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold')plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('iteration times')plt.ylabel('rate')plt.show()#python 一个折线图绘制多个曲线 这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法,先附上一个官方文档链接,然后我说下可能用到的一些参数,参数可选的内容我就不一一展开了,大家可以去上面那个连接里查: color:曲线颜色,blue,green,red等等 label:图例,这个参数内容就自定义啦,注意如果写这个参数一定要加上plt.legend(),之后再plt.show()才有有用! linestyle:曲线风格,'–','-.',':'等等 linewidth:曲线宽度,自定义就可以 marker:标记点样式,'o','x',也就是说这些符号会标示出曲线上具体的“点”,这样一来就易于观察曲线上那些地方是支撑点 markersize:标记点……

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