mat格式是一般而言的matlab數據的存儲格式，對于經常要混用matlab和python的數據處理相關的問題，我們往往需要將matlab中的數據導入至python，本文給出了相關的方法。

from scipy.io import loadmat
import numpy as npdict_mat = loadmat("lsp_all_chapiter.mat")
print(type(dict_mat))
print(dict_mat.keys())
npy_lsp = dict_mat["lsp_all_chapiter"]
npy_lsp = np.matrix.transpose(npy_lsp)
print(npy_lsp.shape)

輸出如下 :

<class 'dict'>
dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'lsp_all_chapiter'])
(84679, 13)

這里我們用到了scipy庫來導入mat文件。需要注意的是，導入的文件是python中的字典類型，之后針對我們想要提取的數據，我們可以先使用字典的keys方法來獲取所有的鍵值，通過對應的鍵值就可以提取出想要的數據并保存為python中使用更為廣泛的npy矩陣了。