今天就跟大家聊聊有关怎么在python中使用scipy.io模块处理mat数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
python有哪些常用库
python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
一、使用模块scipy.io的函数loadmat实现Python对mat数据的读写
1、使用语法
scipy.io.loadmat(file_name, mdict=None, appendmat=True, **kwargs)2、使用实例
import scipy.io as sioimport numpy as np#loaddata = sio.loadmat('data.mat')二、使用模块scipy.io的函数savemat实现Python对mat数据的读写
1、使用语法
scipy.io.savemat(file_name, mdict, appendmat=True, format='5', long_field_names=False, do_compression=False, oned_as='row')2、使用实例
import scipy.io as sioimport numpy as np#savearray_x = np.array([1,2,3,4])array_y = np.array([5,6,7,8])sio.savemat('save.mat', {'arrayX': array_x, 'arrayY': array_y})注意：使用模块scipy.io读取mat数据有时会因为mat文件格式level太高而报错，例如：NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files，这时就需要使用h6py方法。
import h6pymat = h6py.File(mat_path)mat = np.transpose(mat['you_matrix_name_in_mat'])看完上述内容，你们对怎么在python中使用scipy.io模块处理mat数据有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网行业资讯频道，感谢大家的支持。
