极客教程Numpy 如何将Matlab数据文件导入Python，并且需要将其导出为CSV文件
在本文中，我们将介绍如何使用Numpy将Matlab数据文件导入Python中，并将其导出为CSV文件。这个过程可能会涉及到数值计算和数据分析。在使用Python进行数据处理的过程中，我们往往会遇到一些历史数据采用Matlab工具存储的情况，这时就需要将Matlab数据文件导入到Python中，并进行相应的数据分析和处理。
阅读更多：Numpy 教程
Numpy导入Matlab数据文件
Numpy库为我们提供了多种方式将Matlab数据文件导入Python。下面我们将介绍两种常见的方式。
loadmat函数
首先，我们可以使用Numpy自带的loadmat函数来导入Matlab数据文件。如下所示：
import numpy as np
mat_file = np.loadmat('matlab_data.mat')
上面的代码将Matlab数据文件matlab_data.mat导入到Python中的mat_file变量中。这个变量是一个字典类型，其中包含了Matlab数据文件中所有的变量名和数据。
我们可以通过print打印mat_file变量，查看导入的Matlab数据的内容。下面是一个示例：
print(mat_file)
输出结果如下：
{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: nt, Created on: Wed Jan 13 09:50:08 2021', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'variable1': array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]), 'variable2': array([[ 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]])}
从上面的输出结果中可以看到，Matlab数据文件中包含了两个变量variable1和variable2。我们可以通过以下方式获取这些变量的值：
variable1_array = mat_file['variable1']
variable2_array = mat_file['variable2']
scipy.io.loadmat函数
除了Numpy的loadmat函数外，我们还可以使用SciPy库中的io模块中的loadmat函数来导入Matlab数据文件。如下所示：
import scipy.io as sio
mat_file = sio.loadmat('matlab_data.mat')
这个代码和Numpy的loadmat函数非常相似，但是返回的mat_file变量类型为ndarray，而不是字典类型。使用这个函数也可以完美导入Matlab数据到Python中。
Numpy将数据导出为CSV文件
除了导入Matlab数据文件到Python中外，我们很可能需要将数据导出为CSV文件，这样便于其他程序读取和处理。下面我们将介绍如何使用Numpy将数据导出为CSV文件。
savetxt函数
Numpy库中提供了savetxt函数来将数据导出为CSV文件。如下所示：
np.savetxt('data.csv', variable1_array, delimiter=',')
上面的代码将variable1_array数组导出为data.csv文件，并使用逗号作为列与列之间的分隔符。我们可以打开data.csv文件，查看导出的CSV文件的内容。如下所示：
1,2,3,4
5,6,7,8
可以看到，数据按照行排列，并使用逗号作为分隔符。
build_csv函数
除了使用Numpy的savetxt函数外，我们还可以使用Numpy的build_csv函数来导出数据为CSV文件。这个函数相对更加灵活，可以自定义导出的CSV文件中的各种属性，如分隔符、文本引用符、行和列的头等。
下面是一个使用build_csv函数导出数据为CSV文件的示例：
import csv
def build_csv(filename, data, delimiter=',', quotechar='"', header=None, rownames=None):
with open(filename, 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile, delimiter=delimiter, quotechar=quotechar)
if header:
writer.writerow(header)
if rownames:
for i, row in enumerate(data):
writer.writerow([rownames[i]] + row.tolist())
else:
for row in data:
writer.writerow(row)
build_csv('data.csv', variable1_array, header=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])
上面的代码和前面的savetxt函数示例非常类似，但是使用了一个自己定义的build_csv函数来导出CSV文件。我们可以打开data.csv文件，查看导出的CSV文件的内容。如下所示：
col1,col2,col3,col4
1,2,3,4
5,6,7,8
可以看到，CSV文件中包含了列头信息，列与列之间使用逗号作为分隔符。
总结
本文介绍了使用Numpy将Matlab数据文件导入Python，并将其导出为CSV文件的过程。我们可以使用Numpy自带的loadmat函数或者SciPy库中的io模块的loadmat函数来导入Matlab数据文件到Python中。而使用Numpy的savetxt函数或自定义的build_csv函数则可以将数据导出为CSV文件。在进行数据分析和处理时，这些工具都是非常有用的，可以帮助我们将数据在不同的程序间进行传递和共享，提高了数据的利用率。