在python中创建v7.3的.mat文件

我需要在 python 或 matlab 中执行涉及 60000X70000 矩阵的乘法。我有 16GB RAM，能够轻松加载矩阵的每一行（这就是我所需要的）。我可以在 python 中创建整个矩阵，但不能在 matlab 中创建。 无论如何，我可以使用 h5py 或 scipy 将数组保存为 v7.3 的 .mat 文件，以便我可以单独加载每一行吗？

对于 MATLAB v7.3，您可以使用hdf5storage这需要h5py，在此处下载文件，解压，然后键入：python setup.py install从命令提示符。https://pypi.python.org/pypi/hdf5storage https://pypi.python.org/pypi/hdf5storage

import h5py
import hdf5storage
import numpy as np

matfiledata = {} # make a dictionary to store the MAT data in
matfiledata[u'variable1'] = np.zeros(100) # *** u prefix for variable name = unicode format, no issues thru Python 3.5; advise keeping u prefix indicator format based on feedback despite docs ***
matfiledata[u'variable2'] = np.ones(300)
hdf5storage.write(matfiledata, '.', 'example.mat', matlab_compatible=True)

如果 MATLAB 无法一次加载整个内容，我认为您必须将其保存在不同的变量中matfiledata[u'chunk1'] matfiledata[u'chunk2'] matfiledata[u'chunk3'] etc.

然后在 MATLAB 中，如果将每个块保存为变量

load(filename,'chunk1')
do stuff...
clear chunk1
load(filename,'chunk2')
do stuff...
clear chunk2

etc.

hdf5storage.savemat 有一个参数，允许将来将文件正确读入 Python，因此值得检查，并遵循 scipy.io.loadmat 格式...尽管如果将数据从 MATLAB 保存到使导入回 Python 变得容易：

MATLAB    
save('example.mat','-v7.3')
Python
matdata = hdf5storage.loadmat('example.mat')

它将作为字典加载回 Python，然后您可以将其转换为您需要的任何数据类型。