mat-file

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我對matlab和python很新，需要在matlab單元格數組中使用python中的一些值。我有一個整數單元陣列，經過我執行這行代碼，並打印出結果，我得到這個： a = loadmat('file.mat') print a {'__version__': '1.0', '__header__': 'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Create

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大量包含對象的小型.mat文件的高效磁盤訪問

我試圖確定存儲大量小型.mat文件的最佳方式，大約9000個對象的大小範圍從2k到100k，總共爲大約半個演出。典型的用例是我只需要從磁盤中一次抽取少量文件（比如說10個）。我已經試過什麼：方法1：如果我單獨保存每個文件，我得到的性能問題（很慢節省時間和系統低迷了一段時間後）爲Windows 7有困難的處理，可能會文件在一個文件夾中（我認爲我的SSD也有一段時間）。然而，最終的結果是好的，我

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驗證.MAT文件存在並且未損壞 - Matlab的

我有2名獨立的Matlab的工人，先取/保存數據讀和二讀它（和做一些計算等）。首先保存數據的硬盤，而第二從那裏讀取它.MAT文件。這個數據需要大約20秒到SAVE這個數據爲.mat和8millisec到DELETE它。在保存數據之前，FIRST刪除舊文件，然後保存更新的版本。第二如何可以驗證數據是否存在以及is not corrupt？我可以使用exists，但不會告訴我數據是否損壞。例如，如

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如何從內存中加載matlab MAT文件？

比方說，我有一個mat文件的字節數組加載到我的Matlab外殼。解析這些數據的一種方法是將其寫入磁盤，然後使用Matlab加載函數。有沒有辦法做到這一點，而不寫入硬盤（在Windows）？我知道，在unix中，我可能能夠將數據寫入命名管道並從中加載，但我認爲這不適用於Windows。我能想到的唯一解決方案是使用Ram Disk。很高興聽到其他想法。

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MATLAB：使用「-append」標誌時，將幾個變量保存爲「-v7.3」（HDF5）.mat-files似乎更快。怎麼來的？

注意：這個問題處理的問題在2011年觀察舊版MATLAB（R2009a）。根據以下2016年7月的更新，MATLAB中的問題/錯誤似乎不復存在（使用R2016a進行測試;向下滾動至問題結束以查看更新）。我正在使用MATLAB R2009b，我需要編寫一個更大的腳本，將更大的.zip文件集的內容轉換爲v7.3 mat文件（具有基礎的HDF5數據模型）。閱讀是好的。問題在於保存。實際上沒有問題。我的

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如何使用神經網絡保存篩選特徵向量用於分類

SIFT特徵的Matlab實現從http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/找到。在stackoverflow的幫助下。我想將功能保存到.mat文件。特徵是圓形，顏色，二進制圖像中的白色像素數量和篩選特徵。對於我在上面的代碼{[siftImage，descriptors，locs] = sift（filteredImg）}中使用描述符的篩選特徵，我現在的特徵向量是Fe

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從數據庫中讀取數據的好處而不是從數據庫中讀取數據

我見過一些代碼從mat文件讀取大數據而不是在數據庫上執行查詢。這樣做與反對使用數據庫有什麼好處？是否可以輕鬆地將mat文件內容移動到數據庫中，反之亦然？

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如何在MATLAB中加載大文件（〜150MB）？

我有一個矩陣形式的大型MATLAB文件（150MB）（即4070x4070）。我需要在MATLAB中處理這個文件，但我似乎無法加載這個文件。我收到「內存不足」錯誤。有沒有其他的方式可以加載這個文件的大小？我正在使用32位處理器，並具有2GB的RAM。請幫助我，我處理這個問題已經筋疲力盡了。

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用savemat保存並加載Python字典導致出錯

這是我得到的一個最小錯誤示例。如果我正確理解了文檔，這應該是有效的，但似乎我沒有。 a={} a['test1']=1 a['test2']=2 a['test3']=3 import scipy.io as io io.savemat('temp',{'a':a}) b = io.loadmat('temp') b['a'].keys() Traceback (most rec

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創建三維矩陣結構並使用Python編寫mat文件

我對Python非常陌生。我需要一個3維矩陣，以便在一定長度內節省8乘8矩陣。讓我們調用530.問題是我使用了np.array，因爲矩陣不能超過2維作爲numpy的爭論。 R = zeros([8,8,530],float) 我計算我的8×8矩陣作爲np.matrix R[:,:,ii] = smallR 而且，當時我嘗試將其保存在墊子文件SciPy的要求這樣做。 sio.savemat('R.m