在 Python 中數(shù)據(jù)的矩陣操作常常會與 matlab 有數(shù)據(jù)交互，這就涉及到了在 Python 輸出 .mat 文件。下面給出詳細(xì)代碼實現(xiàn)。

存儲 .mat 文件，涉及 scipy 中的 io 模塊，以及相關(guān)方法 savemat 。

主要代碼如下：

import numpy, scipy.io

scipy.io.savemat('filename.mat', mdict={'my_data': my_data})

詳細(xì)實現(xiàn)源碼示例如下：

# PCA Pro

Dim_Set = []

for Cat_Num in range(len(Data_Set)):

print "正在干第 "+str(Cat_Num+1)+"/"+str(len(Data_Set))+" 類行為 ！！！"

pca = decomposition.PCA()

pca.fit(Data_Set[Cat_Num])

# 累計貢獻(xiàn)率 又名 累計方差貢獻(xiàn)率 不要簡單理解為 解釋方差！！！

EV_List = pca.explained_variance_

EVR_List = []

for j in range(len(EV_List)):

EVR_List.append(EV_List[j]/EV_List[0])

for j in range(len(EVR_List)):

if(EVR_List[j]<0.1):

Dim = j

break

Dim_Set.append(Dim)

Dim = max(Dim_Set)

pca = decomposition.PCA(n_components=Dim, copy=True, whiten=False)

for k in range(len(Data_Set)):

Data_Set[k] = pca.fit_transform(Data_Set[k])

scipy.io.savemat('Data_Set.mat', mdict={'Data_Set': Data_Set})

其中?Data_Set 是 由 K 個 array 組成的 list ，各 array 同列不同行，在 matlab 中 讀取結(jié)果為 Cell 文件。

截圖如下 ：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python list存储方式_Python 之 将 list 存储为 .mat 文件的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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