Leia arquivos .mat em Python

É possível ler arquivos .mat binários do MATLAB em Python?

Vi que o SciPy alegou suporte à leitura de arquivos .mat, mas não obtive êxito. Instalei o SciPy versão 0.7.0 e não consigo encontrar o loadmat()método.

É necessária uma importação, import scipy.io...

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

Nem funciona scipy.io.savematnem scipy.io.loadmatpara matrizes MATLAB versão 7.3. Mas a parte boa é que os arquivos do MATLAB versão 7.3 são conjuntos de dados hdf5. Para que possam ser lidos usando várias ferramentas, incluindo o NumPy .

Para Python, você precisará da h5pyextensão, que requer HDF5 no seu sistema.

import numpy as np
import h5py
f = h5py.File('somefile.mat','r')
data = f.get('data/variable1')
data = np.array(data) # For converting to a NumPy array

Primeiro salve o arquivo .mat como:

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

Depois disso, em Python, use a loadmatfunção usual :

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

Existe um bom pacote chamado mat4pyque pode ser facilmente instalado usando

pip install mat4py

É fácil de usar (no site):

Carregar dados de um arquivo MAT

A função loadmatcarrega todas as variáveis ​​armazenadas no arquivo MAT em uma estrutura de dados Python simples, usando apenas objetos dicte Python list. Matrizes numéricas e de célula são convertidas em listas aninhadas ordenadas por linhas. Matrizes são compactadas para eliminar matrizes com apenas um elemento. A estrutura de dados resultante é composta por tipos simples que são compatíveis com o JSON formato .

Exemplo: Carregue um arquivo MAT em uma estrutura de dados Python:

from mat4py import loadmat

data = loadmat('datafile.mat')

A variável dataé a dictcom as variáveis ​​e os valores contidos no arquivo MAT.

Salvar uma estrutura de dados Python em um arquivo MAT

Dados Python podem ser salvos em um arquivo MAT, com a função savemat. Dados tem que ser estruturada da mesma forma que para loadmat, ou seja, deve ser composta de tipos de dados simples, como dict, list, str, int, efloat .

Exemplo: Salve uma estrutura de dados Python em um arquivo MAT:

from mat4py import savemat

savemat('datafile.mat', data)

O parâmetro datadeve ser a dictcom as variáveis.

Tendo o MATLAB 2014b ou mais recente instalado, o mecanismo MATLAB para Python poderia ser usado:

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
content = eng.load("example.mat", nargout=1)

Lendo o arquivo

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

Inspecionando o tipo de variável MAT

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

As chaves dentro do dicionário são variáveis ​​MATLAB e os valores são os objetos atribuídos a essas variáveis .

Existe também o MATLAB Engine for Python do próprio MathWorks. Se você possui o MATLAB, vale a pena considerar isso (não tentei, mas possui muito mais funcionalidade do que apenas ler arquivos do MATLAB). No entanto, não sei se é permitido distribuí-lo a outros usuários (provavelmente não será um problema se essas pessoas tiverem MATLAB. Caso contrário, talvez o NumPy seja o caminho certo a seguir?).

Além disso, se você quiser fazer o básico, o MathWorks fornece (se o link mudar, tente pesquisar no google matfile_format.pdfou em seu título MAT-FILE Format) uma documentação detalhada sobre a estrutura do formato do arquivo. Não é tão complicado quanto eu pensava, mas obviamente, esse não é o caminho mais fácil. Também depende de quantos recursos dos .mat-files você deseja suportar.

Eu escrevi um script Python "pequeno" (cerca de 700 linhas) que pode ler alguns .matarquivos básicos . Não sou especialista em Python nem iniciante e demorei cerca de dois dias para escrevê-lo (usando a documentação do MathWorks vinculada acima). Eu aprendi muitas coisas novas e foi bastante divertido (na maioria das vezes). Como escrevi o script Python no trabalho, receio não poder publicá-lo ... Mas posso dar alguns conselhos aqui:

• Leia primeiro a documentação.
• Use um editor hexadecimal (como HxD ) e procure um .matarquivo de referência que você deseja analisar.
• Tente descobrir o significado de cada byte salvando os bytes em um arquivo .txt e anote cada linha.
• Use classes para economizar a cada elemento de dados (tais como miCOMPRESSED, miMATRIX, mxDOUBLE, ou miINT32)
• A .matestrutura -files 'é ideal para salvar os elementos de dados em uma estrutura de dados em árvore; cada nó tem uma classe e subnós

from os.path import dirname, join as pjoin
import scipy.io as sio
data_dir = pjoin(dirname(sio.__file__), 'matlab', 'tests', 'data')
mat_fname = pjoin(data_dir, 'testdouble_7.4_GLNX86.mat')
mat_contents = sio.loadmat(mat_fname)

Você pode usar o código acima para ler o arquivo .mat salvo padrão no Python.