一、mat文件
mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件
load('data.mat')
save('data_1.mat','A')
其中，'A'表示要保存的内容。
二、python中读取mat文件
在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件，函数savemat保存文件。
1、读取文件
如上例：
#coding:UTF-8
import scipy.io as scio
dataFile = 'E://data.mat'
data = scio.loadmat(dataFile)
注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。
print type(data)
结果显示
<type 'dict'>
找到mat文件中的矩阵：
print data['A']
结果显示
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0.36470588 0.90196078 0.99215686 0.99607843 0.99215686 0.99215686
0.78431373 0.0627451 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。。
0.94117647 0.22745098 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.30196078
。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]
格式为：
<type 'numpy.ndarray'>
即为numpy中的矩阵格式。
2、保存文件
将这里的data['A']矩阵重新保存到一个新的文件dataNew.mat中：
dataNew = 'E://dataNew.mat'
scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})
"""
Created on Sun Nov 29 16:40:18 2020
本工具主要用于mat文件的读取（matlab-v7.3格式）
主要分为3个部分：1 常规mat中的变量
2 mat文件中的cell内部数据读取
3 mat文件中的struct数据读取
@author: ZXY
"""
"""
1 常规mat中的变量
"""
import h5py
b=[]
#首先用h5py读取mat文件，并找到对应的struct 位置。
data = h5py.File("./1.mat",'r')
ecg=data["ecg"].value
"""
2 mat文件中的cell内部数据读取
"""
import h5py
b=[]
#首先用h5py读取mat文件，并找到对应的struct 位置。
data = h5py.File("./2.mat",'r')
zx1=data["ecg_all"]#找到struct的顶部
for i in range(zx1.shape[0]):
ecg=data[zx1[i][0]].value
"""
3 mat文件中的struct数据读取
"""
import h5py
b=[]
#首先用h5py读取mat文件，并找到对应的struct 位置。
data = h5py.File("./3.mat",'r')
zx1=data["ecgpart"]#找到struct的顶部
test = data['ecgpart/data']#找到struct中要提取的子集
for i in test[:,0]:
ecg=zx1[i].value
