这篇文章主要讲解了matlab、python中如何实现矩阵的互相导入导出，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

还有一种最流行的h6py.. 过几天更新

------------在python中导出矩阵至matlab------------

如果矩阵是mxn维的。 那么可以用 :

np.savetxt('dev_ivector.csv', dev_ivector, delimiter = ',')

对应matlab读取为:

dev_ivec = csvread('dev_ivector.csv') ###csv格式其实就内定了结构体

如果矩阵是(n,)这种格式。['aagj' 'aagy' 'aann' ... 'zzgm' 'zzhk' 'zzwn'] 类似这种。那么可以用

f = open('label','w')for x in spk_mean_label: print(x) print(x,file=f)f.close()

对应matlab读取为:

spk_mean_label = importdata('label')

第二种方法。 例如

import scipy.ioscipy.io.savemat('filename', mdict={ 'a':a, 'b':b})

在matlab中只需要

load 'filename';

就导入了a矩阵和b矩阵

python存储矩阵

import pandas as pddf = pd.DataFrame(a)df.to_csv("score",sep=" ",index = False)

------------在matlab中导出矩阵至python------------

matlab里面得到矩阵后可以直接从工作区变量处保存为.mat文件。

然后在python中执行下面步骤

import scipy.io as sioload_fn = 'plda_bl_score.mat'load_data = sio.loadmat(load_fn)blscores= load_data['PLDA_bl_scores']

然后blscores就是矩阵了。

第二种方法。

假如有俩个矩阵score,score1

save('score.mat','score','score1')

在python中

import scipy.iomatlab_data = scipy.io.loadmat('score.mat')score = matlab_data['score']score1 = matlab_data['score1']

补充知识：python如何输出矩阵的行数与列数？

对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据，想要获得矩阵的行数和列数有以下方法：

1、利用shape函数输出矩阵的行和列

x.shape函数可以输出一个元组（m,n），其中元组的第一个数m表示矩阵的行数，元组的第二个数n为矩阵的列数

具体代码如下：

import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print(x.shape) # (4, 3)# 只输出行数print(x.shape[0]) # 4# 只输出列数print (x.shape[1]) # 3

2、对于矩阵的行数，也可以使len(x)函数输出的矩阵长度，也就是所谓的行数。

import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行数print(len(x)) #4

3、使用x.ndim函数可以输出矩阵维数，即列数

import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行数print(x.ndim) #3

看完上述内容，是不是对matlab、python中如何实现矩阵的互相导入导出有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。