scipy.io 是 SciPy 库中的一个子模块，主要用于读写不同格式的文件，尤其是 MATLAB 文件（.mat）。以下是 scipy.io 的详细介绍和使用示例，从简单到复杂：
1. 导入和安装 scipy
首先，确保安装了 SciPy 库。可以通过 pip 进行安装：
pip install scipy
然后，导入 scipy.io：
from scipy import io
2. 读写 MATLAB 文件
读取 MATLAB 文件 (loadmat)
scipy.io.loadmat 函数用于读取 .mat 文件。以下是一个简单的例子：
import scipy.io
# 读取 MAT 文件
data = scipy.io.loadmat('example.mat')
# 查看文件中包含的变量
print(data.keys())
这段代码读取了一个名为 example.mat 的 MATLAB 文件，并打印出文件中包含的变量名。返回的 data 是一个字典，其中键是变量名，值是对应的数据。
写入 MATLAB 文件 (savemat)
scipy.io.savemat 函数用于将数据写入 .mat 文件。以下是一个示例：
import numpy as np
import scipy.io
# 创建一些数据
data = {
'array1': np.array([1, 2, 3]),
'array2': np.array([[1, 2], [3, 4]])
}
# 写入 MAT 文件
scipy.io.savemat('example.mat', data)
这段代码创建了一些 NumPy 数组，并将它们写入名为 example.mat 的 MATLAB 文件中。savemat 函数将字典中的键作为变量名，值作为变量的数据写入文件。
3. 查看 MATLAB 文件内容 (whosmat)
如果你不想加载整个文件，只想查看 .mat 文件中的概要内容，可以使用 whosmat 函数：
import scipy.io
# 查看 MAT 文件中的变量信息
mat_file_content = scipy.io.whosmat('example.mat')
print(mat_file_content)
这段代码将打印出 example.mat 文件中每个变量的名称、大小和数据类型。
4. 复杂示例：处理多个数据
如果你需要从 .mat 文件中读取多个数据，只需注意与文件中的数据命名对应即可。以下是一个示例：
import scipy.io
# 加载包含多个变量的 MAT 文件
data_all = scipy.io.loadmat('data.mat')
# 打印所有变量及其形状
for key in data_all:
print(f"{key}: {data_all[key].shape}")
