这份教材使用Markdown格式编写,展示了如何在MATLAB中进行数据存储与加载的实例。每个示例均包含相应的源代码,并详细解释了每个步骤的功能。希望这份教材对你有所帮助!如果有任何疑问,请随时咨询。
MATLAB数据存储与加载指南
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Matlab数据加载到Pandas
使用Python处理Matlab格式数据(.mat文件)时,可以使用scipy.io库中的loadmat函数轻松实现。
步骤:
导入库: from scipy.io import loadmat
加载数据: data_set = loadmat('data_set.mat')
将'data_set.mat'替换为您的.mat文件名。
loadmat函数将数据读取为字典类型,存储在data_set变量中。
访问数据: 字典的键值取决于.mat文件的结构。
通过查看字典的键值来了解数据的组织方式。
可以使用Pandas DataFrame处理加载的数据。
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Savecampos: 保存所有相机参数到指定文件中。Loadcampos: 加载指定的相机参数文件,重新绘制或比较不同数据集。
示例:* 生成3D数据。* 调用savecampos(1)保存相机参数。* 重新绘制数据并调用loadcampos(1)加载相机参数。* 加载不同的数据,再次调用loadcampos(1),并绘制相机参数。
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