python读取mat文件写入到HDF5文件

### 使用Python处理MAT文件并转换为HDF5 对于MAT文件的读取,当遇到版本高于`v7.3`的情况时,推荐使用`h5py`库而非`scipy.io.loadmat()`函数[^1]。这是因为高版本的`.mat`文件采用了类似于HDF5结构化的存储机制。 #### 代码实现:从MAT文件读取数据并保存至HDF5格式 首先安装必要的包: ```bash pip install numpy h5py scipy ``` 接着编写如下Python脚本完成操作: ```python import h5py import numpy as np from scipy.io import loadmat def convert_mat_to_hdf5(mat_filepath, hdf5_filepath): # 尝试先用loadmat加载较低版本的.mat文件 try: mat_data = loadmat(mat_filepath) except NotImplementedError: # 对于无法通过loadmat解析的大文件或更高版本(.mat v7.3+), # 则改用h5py直接打开这些文件 with h5py.File(mat_filepath, 'r') as file: keys = list(file.keys()) data_dict = {} for key in keys: value = np.array(file[key]) data_dict[key] = value else: # 如果成功,则提取其中的内容到字典中 data_dict = {k:v for k,v in mat_data.items() if not k.startswith('__')} finally: # 创建一个新的HDF5文件用于保存转换后的数据 with h5py.File(hdf5_filepath, "w") as f_out: for name, val in data_dict.items(): f_out.create_dataset(name=name,data=val) # 调用上述定义的功能函数进行实际的数据迁移工作 convert_mat_to_hdf5('example_input_file.mat', 'output.hdf5') ``` 这段程序会尝试利用`scipy.io.loadmat()`去读取给定路径下的`.mat`文件;如果失败(通常是因为遇到了较新的`.mat`文件),则转而采用`h5py`来进行读取。无论哪种情况,最终都会把获取到的数据集存入指定的新建HDF5文件里[^2]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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