Чтение .mat файлов в Python

Вам нужно импортировать модуль scipy.io, чтобы использовать функцию loadmat. Вот пример кода:

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat('file.mat')

Убедитесь, что файл file.mat находится в текущем рабочем каталоге или укажите полный путь к файлу.

Для начала сохраните файл .mat следующим образом:

save('test.mat', '-v7')

После этого в Python используйте обычную функцию loadmat:

import scipy.io as sio
test = sio.loadmat('test.mat')

Таким образом, вы сможете успешно загрузить файл в Python.

Существует отличная библиотека для этой задачи под названием pymatreader.

Просто выполните следующие шаги:

1. Установите пакет: pip install pymatreader
2. Импортируйте нужную функцию из этого пакета: from pymatreader import read_mat
3. Используйте функцию для чтения MATLAB структуры: data = read_mat('matlab_struct.mat')
4. Используйте data.keys(), чтобы найти, где на самом деле хранятся данные.

• Ключи обычно выглядят как: dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'data_opp']). В данном случае data_opp будет тем самым ключом, который содержит данные. Имя этого ключа, конечно, может быть другим в различных файлах.

5. Последний шаг - создайте свой DataFrame: my_df = pd.DataFrame(data['data_opp'])

Вот и все 😃

Для чтения файла в формате MAT используйте следующий код:

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat(file_name)

После загрузки MAT-файла вы можете проверить тип переменной mat с помощью следующего кода:

print(type(mat))
# ВЫВОД - <class 'dict'>

В этом случае mat представляет собой словарь (dict), в котором ключи — это переменные MATLAB, а значения — это объекты, присвоенные этим переменным.

Чтобы загрузить файл формата MAT в DataFrame библиотеки pandas с помощью Python, можно использовать библиотеку scipy для чтения файла и преобразования данных. Вот пример кода, который вы можете использовать:

import scipy.io as sio
import pandas as pd

# Загрузка .mat-файла
mat = sio.loadmat('file.mat')  # Замените 'file.mat' на имя вашего файла
mdata = mat['myVar']  # Здесь 'myVar' - это переменная в файле .mat

# Извлечение данных из переменной
ndata = {n: mdata[n][0, 0] for n in mdata.dtype.names}

# Определение колонок, которые следует включить в DataFrame
Columns = [n for n, v in ndata.items() if v.size == 1]

# Создание словаря для DataFrame
d = {c: ndata[c][0] for c in Columns}

# Создание DataFrame из словаря
df = pd.DataFrame.from_dict(d)

# Отображение DataFrame
display(df)  # или print(df)

В этом коде мы сначала загружаем .mat файл с помощью функции loadmat из scipy.io. Затем мы получаем переменную myVar, которую хотим преобразовать в DataFrame. Сбор данных осуществляется через понимание словарей, где мы выбираем только те колонки, которые содержат по одному элементу. После этого создаём DataFrame и отображаем его.

Обратите внимание, что вам может потребоваться установить библиотеки scipy и pandas, если они у вас еще не установлены, с помощью команды pip install scipy pandas.