pythonmat函数 python中mat函数

python怎么实现矩阵的除法

1、首先打开pycharm软件，新建一个python文件并导入numpy库。

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2、然后创建矩阵A，这里先创建一个两行两列的数组，在用numpy的mat函数将数组转换为矩阵。

3、接着计算矩阵A的逆矩阵，逆矩阵是通过A.I求得。

4、求出了矩阵A的逆矩阵后，用矩阵B乘以这个逆矩阵就是矩阵的除法了，即为矩阵B除以矩阵A的值。

如何在python中读写和存储matlab的数据文件

使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便.

以前也有一些开源的库(pymat和pymat2等)来做这个事,

不过自从有了numpy和scipy以后,这些库都被抛弃了.

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:

[python] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片

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})

在python函数里，不用return，怎么把值送出来?

题主好. 如果不用 return, 我们可以选择利用传递参数的引用来『把值送出来』, 但这样只能针对不变对象, 如字典, 列表, numpy 数组等等. 例如我们可以用如下代码修改 numpy 数组:

mat = numpy.zeros((3,3))

compute_matrix( mat )

我们可以定义函数 compute_matrix 来修改参数 mat 的值, 并在这个函数结束后返回, 可以不用 return.

附录:

python 参数传递 (传值或传引用). 这篇博文将 python 中参数传递的情况, 什么时候传值什么时候传引用, 解释地很清楚, 具体地:

如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值－－相当于通过“传引用”来传递对象。

如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象－－相当于通过“传值'来传递对象。

如何读取mat文件 python

一、mat文件

mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件

load('data.mat')

save('data_1.mat','A')

其中，'A'表示要保存的内容。

二、python中读取mat文件

在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件，函数savemat保存文件。

1、读取文件

如上例：

#coding:UTF-8

import scipy.io as scio

dataFile = 'E://data.mat'

data = scio.loadmat(dataFile)

注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。

print type(data)

结果显示

type 'dict'

找到mat文件中的矩阵：

print data['A']

结果显示

[[ 0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

。。。。。。。。。。。

0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

0.36470588  0.90196078  0.99215686  0.99607843  0.99215686  0.99215686

0.78431373  0.0627451   0.          0.          0.          0.          0.

0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

。。。。。。。。。。。。

0.94117647  0.22745098  0.          0.          0.          0.          0.

0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

0.          0.          0.          0.          0.          0.30196078

。。。。。。。

0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.

0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.        ]]

格式为：

type 'numpy.ndarray'

即为numpy中的矩阵格式。

2、保存文件

将这里的data['A']矩阵重新保存到一个新的文件dataNew.mat中：

dataNew = 'E://dataNew.mat'

scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})