用python怎么读取mat文件的三维矩阵

Python024

用python怎么读取mat文件的三维矩阵,第1张

如图, C是一个三维矩阵, 可以用python的scipy包读取C, 并转换为三维数组的形式

# coding=utf-8

import scipy.io as sio

import numpy as np

data = sio.loadmat(r'C:\Users\xiligey\Desktop\C3.mat')  # 把这个路径改成你的mat路径即可

print('scipy读取三维矩阵的初步结果: \n%s\n' % data)

result = data['C']

print('提取出其中的三维数组: \n%s' % result)

结果是这样的:

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来解决这个问题。

首先，需要将矩阵 A、n1、n2 作为 NumPy 数组读入内存。例如：

import numpy as np

A = np.array([

[1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8],

[9, 10, 11, 12]

])

n1 = np.array([

[1, 2],

[5, 6]

])

n2 = np.array([

[3, 4],

[7, 8]

])

接下来，可以使用 NumPy 的 correlate2d() 函数，将矩阵 A 与 n1 或 n2 进行二维卷积，并查看结果是否为非零值。例如：

result1 = np.correlate2d(A, n1)

result2 = np.correlate2d(A, n2)if np.any(result1):print('n1 在 A 中有对应的位置')else:print('n1 在 A 中没有对应的位置')if np.any(result2):print('n2 在 A 中有对应的位置')else:print('n2 在 A 中没有对应的位置')

如果矩阵 A 中包含 n1 或 n2，则上面的程序会输出 "n1 在 A 中有对应的位置" 或 "n2 在 A 中有对应的位置"。

下面的程序中，我们使用了 NumPy 的 nonzero() 函数来找到结果矩阵中的非零值的位置，并将这些位置打印出来。

result1 = np.correlate2d(A, n1)

result2 = np.correlate2d(A, n2)

if np.any(result1):print('n1 在 A 中有对应的位置：')print(np.nonzero(result1))

else:print('n1 在 A 中没有对应的位置')

if np.any(result2):print('n2 在 A 中有对应的位置：')print(np.nonzero(result2))

else:print('n2 在 A 中没有对应的位置')

运行上面的程序，如果 A、n1、n2 的值为上面的值，则会输出如下内容：

n1 在 A 中有对应的位置：

(array([0]), array([0]))

n2 在 A 中没有对应的位置

这表示，n1 在矩阵 A 的第 (0, 0) 位置有对应的位置，而 n2 在矩阵 A 中没有对应的位置。

希望这些信息能帮助你理解并实现算法。

1、点击键盘 win+r，打开运行窗口。在运行窗口中输入“cmd"，点击enter键，打开windows命令行窗口。

2、在windows命令行窗口中，输入“python”，点击enter键，进入python的命令交互窗口。

3、使用import语句，引入numpy模块，并重命名为np。

4、使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵A，其中z矩阵A是2x2的矩阵。

5、使用函数np.linalg.inv(A)，求解矩阵A的逆矩阵。

6、使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵B，其中矩阵B是3x3的矩阵。