脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了python中无法正确读取.mat文件的解决办法，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
在python中导入本地.mat数据文件时，总是无法得到正确的数据。
问题代码如下：
From numpy import *
import scipy.io
mnist_train = 'D:Machine LearningTensorFlowSoftmax Regressionmnist_datasetmnist_train.mat'
mnist_train_labels = 'D:Machine LearningTensorFlowSoftmax Regressionmnist_datasetmnist_train_labels.mat'
x = scipy.io.loadmat(mnist_train)
label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels)
PRint(x.Shape)
上段代码输出的结果是(1,1)，而对应的数据应是(60000,784)。此时，如果直接输出x，会看到以下结果：
'''
[[ {'__version__': '1.0', '__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Tue Nov 29 12:43:31 2011',
'mnist_train': array([[ 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., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], dtyPE=float32), '__globals__': []}]]
'''
可见，如果本地mat文件包含了额外的信息，则单纯使用scipy.io.loadmat()无法直接读取到所需数据，还应该补充一行对应的代码。
x = scipy.io.loadmat(mnist_train)
train_x = x['mnist_train']
label = scipy.io.loadmat(mnist_train_labels)
train_label = label['mnist_train_labels']
以上是脚本宝典为你收集整理的python中无法正确读取.mat文件的解决办法全部内容，希望文章能够帮你解决python中无法正确读取.mat文件的解决办法所遇到的问题。
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