Python批量读取mat文件
一、前言
使用Python中的h5py库实现同一目录下多个mat文件的批量读取功能,获取数据、lon、lat等信息,其他变量内容可根据自己的mat格式进行更改。
二、代码
def open_matfiles(dir, start_index=None, end_index=None,lev_index=None,lev_value=None):'''打开一个文件夹下的所有mat文件,并返回数据、经度、纬度和层次信息。参数:dir (str): 包含.mat文件的文件夹路径。start_index (int, 可选): 要读取的第一个文件的索引(默认是0)。end_index (int, 可选): 要读取的最后一个文件的索引(默认是所有文件)。lev_index (int, 可选): 要读取的特定层次的索引(默认是None,表示读取所有层次)。lev_value (float, 可选): 要读取的特定层次的值(默认是None,表示读取所有层次),针对GPH200、500。返回:tuple: 包含以下元素的元组:- data (numpy.ndarray): 读取的所有数据。- lon (numpy.ndarray): 经度信息。- lat (numpy.ndarray): 纬度信息。- lev (numpy.ndarray): 层次信息(如果存在)。异常:FileNotFoundError: 如果指定的文件夹不存在。'''import h5pyimport numpy as npfrom pathlib import Pathdir_path = Path(dir)if not dir_path.exists():raise FileNotFoundError(f"文件夹{dir}不存在")mat_files = sorted(dir_path.glob("*.mat")) # 对文件进行排序if start_index is None:start_index = 0if end_index is None:end_index = len(mat_files)lon = Nonelat = Nonelev = Nonedata_list = []for mat_file in mat_files[start_index:end_index]:with h5py.File(mat_file, "r") as mat_data:if lon is None:lon = np.array(mat_data["lon"])if lat is None:lat = np.array(mat_data["lat"])if lev is None:lev = np.array(mat_data.get("lev", None)) # 使用get方法提供默认值if lev is not None and lev_index is not None:data = np.array(mat_data["data"])[...,lev_index,:,:] # lev在倒数第三层data_list.append(data)elif lev is not None and lev_value is not None:index = np.where(lev == lev_value)data = np.array(mat_data["data"])[...,index,:,:]data_list.append(data)else:data = np.array(mat_data["data"])data_list.append(data)data = np.stack(data_list, axis=0)return data, lon, lat, lev
相关文章:
Python批量读取mat文件
一、前言 使用Python中的h5py库实现同一目录下多个mat文件的批量读取功能,获取数据、lon、lat等信息,其他变量内容可根据自己的mat格式进行更改。 二、代码 def open_matfiles(dir, start_indexNone, end_indexNone,lev_indexNone,lev_valueNone):打开…...

UE4 材质学习笔记05(凹凸偏移和视差映射/纹理压缩设置)
一.凹凸偏移和视差映射 1.偏移映射 这需要一个高度图并且它的分辨率很低,只有256*256,事实上,如果高度图的分辨率比较低并且有点模糊,效果反而会更好 然后将高度图输出到BumpOffset节点的height插槽中, 之后利用得到…...

基于贝叶斯决策的 CAD 程序设计方案
✅作者简介:2022年博客新星 第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。 🍎个人主页:Java Fans的博客 🍊个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。 💞当前专栏…...

算法: 二分查找题目练习
文章目录 二分查找二分查找在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置搜索插入位置x 的平方根山脉数组的峰顶索引寻找峰值寻找旋转排序数组中的最小值点名 总结模版 二分查找 二分查找 没啥可说的,轻轻松松~ class Solution {public int search(int[] nums, int target) {i…...
Qt开发技巧(十三)QList插入操作,扩展类型的使用,关于QSS的坑,Qt的延时方法,Qt编译的三种版本,环境搭建多练练,指向Qt源码的报错
继续讲一些Qt开发中的技巧操作: 1.QList插入操作 关于QList队列的处理中,我们最常用的就是调用append函数添加item,往前插入item很多人第一印象就是调用insert(0,xxx)来插入,其实QList完全提供了往前追加item的函数prepend()、pus…...

docker快速上手
一个轻量的虚拟机,让程序员不再纠结于环境部署,更多集中于代码编写,基础建设,开发 作用: 打包:把你软件运行所需的所有东西打包到一起 分发:把你打包好的“安装包”上传到一个镜像仓库&#…...
JAVA学习-练习试用Java实现“反转链表 II”
问题: 给定单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ,其中 left < right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点,返回 反转后的链表 。 示例 1: 输入:head [1,2,3,4,5], left 2, right 4 输出…...

15分钟学 Python 第35天 :Python 爬虫入门(一)
Day 35 : Python 爬虫简介 1.1 什么是爬虫? 网页爬虫(Web Crawler)是自动访问互联网并提取所需信息的程序。爬虫的主要功能是模拟用户通过浏览器访问网页的操作,从而实现对网页内容的批量访问与信息提取。它们广泛应用于数据收集…...

【Qt】Qt学习笔记(一):Qt界面初识
Qt 是一个跨平台应用程序和 UI 开发框架。使用 Qt 您只需一次性开发应用程序,无须重新编写源代码,便可跨不同桌面和嵌入式操作系统部署这些应用程序。Qt Creator是跨平台的Qt集成开发环境。 创建项目 Qt的一些界面,初学时一般选择Qt Widgets …...
Unity3D游戏的内存控制详解
前言 Unity3D是一款流行的游戏引擎,支持多种平台,包括PC、移动设备和VR等。随着游戏的复杂性不断提高,Unity3D的内存管理变得尤为重要。本文将详细介绍Unity3D游戏中的内存控制技术,包括自动内存管理、对象池、延迟加载资源和手动…...

《数据结构》--栈【概念应用、图文并茂】
本节讲完栈下次再讲一下队列,最后补充一个串,我们的线性结构基本就完事了。下图中黄色框框圈中的是我们今日份内容(分为两篇博客): 知识体系图 栈(Stack-LIFO)结构 栈的基础概念 栈(Stack)是一个后进先出(Last-In-First-Out)的一个特殊数据…...

国外电商系统开发-运维系统文件下载
文件下载,作者设计的比较先进,如果下载顺利,真的还需要点两次鼠标,所有的远程文件就自动的下载到了您的PC电脑上了。 现在,请您首选选择要在哪些服务器上下载文件: 选择好了服务器以后,现在选择…...

【CSS in Depth 2 精译_045】7.1 CSS 响应式设计中的移动端优先设计原则(上)
当前内容所在位置(可进入专栏查看其他译好的章节内容) 第一章 层叠、优先级与继承(已完结) 1.1 层叠1.2 继承1.3 特殊值1.4 简写属性1.5 CSS 渐进式增强技术1.6 本章小结 第二章 相对单位(已完结) 2.1 相对…...

在线教育新篇章:SpringBoot系统开发策略
2相关技术 2.1 MYSQL数据库 MySQL是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。 是基于SQL的客户/服务器模式的关系数据库管理系统,它的有点有有功能强大、使用简单、管理方便、安全可靠性高、运行速度快、多线程、跨平台性、完全网络化、稳定性等,非常…...
cmdsh
#!/bin/bash #set -x bindirname "$0" bincd "$bin"; pwd echo $bin if [ $# -lt 2 ] then echo “Usage: ./runRemoteCmd.sh Command MachineTag” echo “Usage: ./runRemoteCmd.sh Command MachineTag confFile” exit fi cmd$1 tag$2 if [ a’ 3 ′…...

一键生成PPT的AI工具-Kimi!
一键生成PPT的AI工具-Kimi! 前言介绍Kimi为什么选择Kimi如何使用Kimi在线编辑PPT下载生成的PPT自己编辑 结语 😀大家好!我是向阳🌞,一个想成为优秀全栈开发工程师的有志青年! 📔今天不来讨论前后…...

java.lang.NoClassDefFoundError: kotlin/Result解决方案
问题 在控制窗口上虽然报错是找不到对应的class,但是呢在我们导入kotlin的后,还是报相同的异常,在网上查找了各种资料,都没有解决方案。 问题分析 在idea2021之后,kotlin都使用远程仓库(kotlinx-coeouti…...

LSTM的变体
一、GRU 1、什么是GRU 门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体,它通过引入门控机制来控制信息的流动,从而有效地解决了传统RNN中的梯度消失问题。GRU由Cho等人在2014年提出,它简化了…...

LeetCode讲解篇之852. 山脉数组的峰顶索引
文章目录 题目描述题解思路题解代码题目链接 题目描述 题解思路 我们可以采用二分查找,每次查询区间中点元素与中点下一个元素比较 如果中点元素大于其下一个元素,则表示从中点开始向右是递减趋势,那峰值索引一定小于等于中点,我…...

矿井人员数据集,用于目标检测,深度学习,采用txt打标签,即yolo格式,也有原文件可以自己转换。总共3500张图片的数据量,划分给训练集2446张,
矿井人员数据集,用于目标检测,深度学习,采用txt打标签,即yolo格式,也有原文件可以自己转换。总共3500张图片的数据量,划分给训练集2446张: ### 矿井人员数据集用于目标检测的详细说明 #### 1. …...

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法
当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度
一、引言:多云环境的技术复杂性本质 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时,基础设施的技术债呈现指数级积累。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套:跨云网络构建数据…...
ssc377d修改flash分区大小
1、flash的分区默认分配16M、 / # df -h Filesystem Size Used Available Use% Mounted on /dev/root 1.9M 1.9M 0 100% / /dev/mtdblock4 3.0M...

自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...
MySQL JOIN 表过多的优化思路
当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时,性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法: 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余:添加必要的冗余字段(如订单表直接存储用户名)合并表:将频繁关联的小表合并成…...
离线语音识别方案分析
随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术也得到了广泛的应用,从智能家居到车载系统,语音识别正在改变我们与设备的交互方式。尤其是离线语音识别,由于其在没有网络连接的情况下仍然能提供稳定、准确的语音处理能力,广…...
Python竞赛环境搭建全攻略
Python环境搭建竞赛技术文章大纲 竞赛背景与意义 竞赛的目的与价值Python在竞赛中的应用场景环境搭建对竞赛效率的影响 竞赛环境需求分析 常见竞赛类型(算法、数据分析、机器学习等)不同竞赛对Python版本及库的要求硬件与操作系统的兼容性问题 Pyth…...
0x-3-Oracle 23 ai-sqlcl 25.1 集成安装-配置和优化
是不是受够了安装了oracle database之后sqlplus的简陋,无法删除无法上下翻页的苦恼。 可以安装readline和rlwrap插件的话,配置.bahs_profile后也能解决上下翻页这些,但是很多生产环境无法安装rpm包。 oracle提供了sqlcl免费许可,…...
comfyui 工作流中 图生视频 如何增加视频的长度到5秒
comfyUI 工作流怎么可以生成更长的视频。除了硬件显存要求之外还有别的方法吗? 在ComfyUI中实现图生视频并延长到5秒,需要结合多个扩展和技巧。以下是完整解决方案: 核心工作流配置(24fps下5秒120帧) #mermaid-svg-yP…...
人工智能 - 在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型
在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型。这些平台各有侧重,适用场景差异显著。下面我将从核心功能定位、典型应用场景、真实体验痛点、选型决策关键点进行拆解,并提供具体场景下的推荐方案。 一、核心功能定位速览 平台核心定位技术栈亮…...