Python第三方库h5py_读取mat文件并显示值的方法

mat数据格式是Matlab默认保存的数据格式。在Python中，我们可以使用h5py库来读取mat文件。

>>> import h5py

>>> data = h5py.File("**.mat")

>>> test = data["digitStruct/name"] #

>>> st = test[0][0] #

>>> obj = data[st] ＃

>>> str = "".join(chr(i) for i in obj[:])

>>> str

'1.png'

以上这篇Python第三方库h5py_读取mat文件并显示值的方法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我们。

时间： 2019-02-06

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):prin

如下所示: import h5py import numpy as np #HDF5的写入: imgData = np.zeros((2,4)) f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件,文件指针是f f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面 f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5]) #将数据写入文件的主键labels下面 f.close() #关闭文件 #HDF5的读取: f = h5

程序中经常需要使用excel文件,批量读取文件中的数据 python读取excel文件可以使用xlrd模块 pip install xlrd安装模块 示例: #coding=utf8 import xlrd from os import path import sys filename='ip.xlsx' if not path.isfile(filename): print "err: not exists or not file ip.xlsx " sys.exit() getfi

Python 的 openpyxl 模块可以让我们能读取和修改 Excel 文件. 首先让我们先理解一些 Excel 基础概念. 1 Excel 基础概念 Excel 文件也称做为工作簿.每个工作簿可以包含多个工作表(Sheet).用户当前查看的表或关闭 Excel 前最后查看的表,称为活动表. 每一张表都是由列和行构成的.列是以 A 开始的字母表示:而行是以 1 开始的数字表示的.由特定行和列所指定的方格称为单元格.每个单元格都可以包含一个数字或文本.这些单元格就构成了这张表. 2 安装 op

在进行excel文件读取的时候,我自己设置了部分直接从公式获取单元格的值 但是用之前的读取方法进行读取的时候,返回值为空 import os import xlrd from xlutils.copy import copy file_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) # 获取当前文件目录 print(file_path) root_path = os.path.dirname(file_path) # 获取文件上级目录 data

1.利用String类提供的indexOf()和substring()快速的获得某个文件中的特定内容 public static void main(String[] args) { // 测试某个词出现的位置 String reqMessage = "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"ISO-8859-1\"?>" + "" + "

本文实例讲述了python实现读取excel文件中所有sheet操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 表格是这样的 实现把此文件所有sheet中 标识为1 的行,取出来,存入一个字典.所有行组成一个列表. # -*- coding: utf-8 -*- from openpyxl import load_workbook def get_data_from_excel(excel_dir):#读取excel,取出所有sheet要执行的接口信息,返回列表 work_book = load_wor

如下所示: # -*- coding:utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') fp = open("resources.txt", "r") sample = fp.readlines() file=open("test.txt", "w") for line in sample: sample_ = line.split('固定字符')

本文实例讲述了Python实现读取txt文件中的数据并绘制出图形操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 下面的是某一文本文件中的数据. 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 8.5781,12 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551 8.408

关于保存h5模型.权重网上的示例非常多,也非常简单.主要有以下两个函数: 1.keras.models.load_model() 读取网络.权重 2.keras.models.load_weights() 仅读取权重 load_model代码包含load_weights的代码,区别在于load_weights时需要先有网络.并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中. 下面以resnet50加载h5权重为例,示例代码如下 import keras from ker