python保存大型 .mat 数据文件报错超出 IO 限制的操作_Python

python 保存 .mat 文件的大小是有限制的，似乎是 5G 以内，如果需要保存几十个 G 的数据的话，可以选用其他方式，

比如 h5 文件

				?

									import h5py

									def h5_data_write(train_data, train_label, test_data, test_label, shuffled_flag):

									    print("h5py文件正在写入磁盘...")

									    save_path = "../save_test/" + "train_test_split_data_label_" + shuffled_flag + ".h5"

									    with h5py.File(save_path, 'w') as f:

									        f.create_dataset('train_data', data=train_data)

									        f.create_dataset('train_label', data=train_label)

									        f.create_dataset('test_data', data=test_data)

									        f.create_dataset('test_label', data=test_label)

									    print("h5py文件保存成功！")

									def h5_data_read(filename):

									    """

									        keys() ： 获取本文件夹下所有的文件及文件夹的名字

									        f['key_name'] : 获取对应的对象

									    """

									    file = h5py.File(filename,'r')

									    train_data = file['train_data'][:]

									    train_label = file['train_label'][:]

									    test_data = file['test_data'][:]

									    test_label = file['test_label'][:]

									    return train_data, train_label, test_data, test_label

补充：通过python 读MATLAB数据文件 *.mat

背景

在做deeplearning过程中，使用caffe的框架，一般使用matlab来处理图片（matlab处理图片相对简单，高效），用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。

所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取，同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理（当然也可以使用txt，不嫌麻烦自己处理结构信息）。

介绍

matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat，python中numpy和scipy提供了一些函数，可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。

在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix，而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。

下面是一个简单的测试程序

具体的函数用法可以看帮助文档：

				?

									import scipy.io as sio 

									import matplotlib.pyplot as plt 

									import numpy as np 

									#matlab文件名 

									matfn=u'E:/python/测试程序/162250671_162251656_1244.mat'

									data=sio.loadmat(matfn) 

									plt.close('all') 

									xi=data['xi'] 

									yi=data['yi'] 

									ui=data['ui'] 

									vi=data['vi'] 

									plt.figure(1) 

									plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5]) 

									plt.figure(2) 

									plt.contourf(xi,yi,ui) 

									plt.show()  

									sio.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})

示例2

				?

									import scipy.io as sio

									import numpy as np

									###下面是讲解python怎么读取.mat文件以及怎么处理得到的结果###

									load_fn = 'xxx.mat'

									load_data = sio.loadmat(load_fn)

									load_matrix = load_data['matrix'] #假设文件中存有字符变量是matrix，例如matlab中save(load_fn, 'matrix');当然可以保存多个save(load_fn, 'matrix_x', 'matrix_y', ...);

									load_matrix_row = load_matrix[0] #取了当时matlab中matrix的第一行，python中数组行排列

									###下面是讲解python怎么保存.mat文件供matlab程序使用###

									save_fn = 'xxx.mat'

									save_array = np.array([1,2,3,4])

									sio.savemat(save_fn, {'array': save_array}) #和上面的一样，存在了array变量的第一行

									save_array_x = np.array([1,2,3,4])

									save_array_y = np.array([5,6,7,8])

									sio.savemat(save_fn, {'array_x': save_array_x, 'array_x': save_array_x}) #同理，

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据（.mat或者.txt），主要考虑python导入Matlab数据的问题。以下代码可以解决python读取.mat文件的问题。

主要使用sicpy.io即可。

sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat，非常方便。

				?

									# adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087

									import scipy.io as sio  

									#import matplotlib.pyplot as plt

									from pylab import *

									import numpy as np   

									matfn='E:\\Pythonrun\\myuse\\matdata.mat'   # the path of .mat data

									data=sio.loadmat(matfn)  

									xx=data['matdata']

									figure(1)

									plot(xx)

									show()

以下代码是读入txt数据并转换成数组，方法比较笨，更有效的方法待研究。

				?

									from numpy import *

									def file2list(filename):  

									    fr = open(filename)  

									    array = fr.readlines() #以文件中的每行为一个元素，形成一个list列表  

									    num = len(array)  

									    returnMat = zeros((num,3))#初始化元素为0的，行号数个列表，其中每个元素仍是列表，元素数是3，在此表示矩阵  

									    index = 0  

									    for line in array:  

									        line = line.strip()#去掉一行后的回车符号  

									        linelist = line.split(' ')#将一行根据分割符,划分成多个元素的列表  

									        returnMat[index,:] = linelist[0:3]#向矩阵赋值，注意这种赋值方式比较笨拙  

									        index +=1

									    return returnMat

									fname = 'E:\\Pythonrun\\myuse\\num_data.txt'

									data= file2list(fname)

补充：Python 读写 Matlab Mat 格式数据

1. 非 matlab v7.3 files 读写

				?

									import scipy.io as sio

									import numpy

									# matFile 读取

									matFile = 'matlabdata.mat'

									datas = sio.loadmat(matFile)

									# 加载 matFile 内的数据

									# 假设 mat 内保存的变量为 matlabdata

									matlabdata = datas['matlabdata']

									# matFile 写入

									save_matFile = 'save_matlabdata.mat'

									save_matlabdata = np.array([1,2,3,4,5])

									sio.savemat(save_matFile, {'array':save_matlabdata})

2. matlab v7.3 files 读取

如果 matlab 保存 data 时，采用的是 ‘-v7.3'，scipy.io.loadmat函数加载数据会出现错误：

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scipy/io/matlab/mio.py", line 64, in mat_reader_factory
raise NotImplementedError('Please use HDF reader for matlab v7.3 files')
NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files

可以采用：

				?

									import h5py

									with h5py.File('matlabdata.mat', 'r') as f:

									    f.keys() # matlabdata.mat 中的变量名

									datas = h5py.File('matlabdata.mat')['matlabdata'].value