Trăn bản đồ nhiệt mịn

MATLAB là một nền tảng thực sự phổ biến cho điện toán khoa học trong học viện. Tôi đã sử dụng nó trong suốt bằng cấp kỹ thuật và rất có thể, bạn sẽ nắm bắt được các tệp. mat for the data data was development by the truong đại học

Nội dung chính Hiển thị

• Data
• Tải. mat file
• Data format
• Xin chào Pandas
• Tôi có thể tải tập tin. mat trong python khong?
• Làm cách nào để chuyển dữ liệu từ MATLAB sang Python?
• Làm cách nào để mở tệp. mat trong máy tính xách tay Jupyter?
• Làm cách nào để mở tệp. mat that no matlab?

Đây là một bài viết rút gọn giải thích cách tải các tệp này bằng Python, ngôn ngữ phổ biến nhất cho học máy hiện nay

Data

Tôi muốn xây dựng một bộ phân loại để phát hiện những chiếc xe của các mô hình khác nhau và tạo ra và vì vậy bộ dữ liệu của Stanford Cars dường như là một điểm khởi động tuyệt vời. Đến từ viện nghiên cứu, chú thích cho bộ dữ liệu ở định dạng. chiếu. Bạn có thể nhận được các tập tin được sử dụng trong bài đăng này ở đây

Tải. mat file

scipy là một thư viện Python thực sự là một biến phổ biến được sử dụng cho điện toán khoa học và khá tự nhiên, chúng có một phương pháp cho phép bạn đọc trong các tệp. chiếu. Reading sure them is easy part. You can complete it in a code line

from scipy.io import loadmat
annots = loadmat('cars_train_annos.mat')

Chà, nó thực sự đơn giản. Nhưng để Lừa tiếp tục và hãy cố gắng thực hiện để có được dữ liệu mà chúng ta cần từ điển này

Data format

Phương thức LoadMat trả về cấu trúc dữ liệu quen thuộc hơn, từ điển Python. Nếu chúng ta nhìn vào các khóa, chúng ta sẽ thấy bây giờ chúng ta cảm thấy như thế nào với công việc xử lý tệp. chiếu

annots.keys()
> dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'annotations'])

Nhìn vào tài liệu cho bộ dữ liệu này, chúng tôi sẽ tìm hiểu những gì điều này thực sự được tạo ra. đọc tôi. txt cung cấp cho chúng tôi thông tin sau

This file gives documentation for the cars 196 dataset.
(http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html) — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — 
Metadata/Annotations
 — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — 
Descriptions of the files are as follows:-cars_meta.mat:
 Contains a cell array of class names, one for each class.-cars_train_annos.mat:
 Contains the variable ‘annotations’, which is a struct array of length
 num_images and where each element has the fields:
 bbox_x1: Min x-value of the bounding box, in pixels
 bbox_x2: Max x-value of the bounding box, in pixels
 bbox_y1: Min y-value of the bounding box, in pixels
 bbox_y2: Max y-value of the bounding box, in pixels
 class: Integral id of the class the image belongs to.
 fname: Filename of the image within the folder of images.-cars_test_annos.mat:
 Same format as ‘cars_train_annos.mat’, except the class is not provided. — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — 
Submission file format
 — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — 
Files for submission should be .txt files with the class prediction for
image M on line M. Note that image M corresponds to the Mth annotation in
the provided annotation file. An example of a file in this format is
train_perfect_preds.txtIncluded in the devkit are a script for evaluating training accuracy,
eval_train.m. Usage is:(in MATLAB)
>> [accuracy, confusion_matrix] = eval_train(‘train_perfect_preds.txt’)If your training predictions work with this function then your testing
predictions should be good to go for the evaluation server, assuming
that they’re in the same format as your training predictions.

Sự quan tâm của chúng tôi nằm trong biến 'chú thích', vì nó chứa các lớp nhãn và hộp giới hạn của chúng tôi. Nó có một cấu trúc, một loại dữ liệu rất quen thuộc với những người đến từ một ngôn ngữ được đánh máy mạnh mẽ như hương vị của C hoặc Java

Một chút đào sâu vào các đối tượng để chúng ta có một số điều thú vị để làm việc với

type(annots[‘annotations’]),annots[‘annotations’].shape
>(numpy.ndarray, (1, 8144))type(annots['annotations'][0][0]),annots['annotations'][0][0].shape
>(numpy.void, ())

Các chú thích được lưu trữ ở định dạng numpy. ndarray, tuy nhiên kiểu dữ liệu cho các mục bên trong mảng này là Numpy. void và Numpy không thực sự biết về hình dạng của chúng. cục mịch. void và numpy dường như không thực sự biết hình dạng của chúng

Trang tài liệu cho phương thức LoadMat cho tôi biết cách nó tải cấu trúc MATLAB vào các mảng có cấu trúc numpy. Bạn có thể truy cập các thành viên của cấu trúc bằng các từ khóa bằng cách sử dụng các từ khóa. phương thức loadmat cho chúng ta biết cách nó tải các cấu trúc matlab vào các mảng có cấu trúc gọn gàng. Bạn có thể truy cập các thành viên của cấu trúc bằng các phím

annots[‘annotations’][0][0][‘bbox_x1’], annots[‘annotations’][0][0][‘fname’]> (array([[39]], dtype=uint8), array(['00001.jpg'], dtype='

Vì vậy, bây giờ chúng ta đã biết cách truy cập các thành viên của cấu trúc, chúng ta có thể lặp lại tất cả chúng và lưu trữ chúng trong một danh sách

[item.flat[0] for item in annots[‘annotations’][0][0]]> [39, 116, 569, 375, 14, '00001.jpg']

Tại đây, chúng ta có thể sử dụng phương pháp trục để rút giá trị ra khỏi mảng

Xin chào Pandas

Bây giờ chúng ta đã biết cách đối phó với các tệp MATLAB trong Python, hãy để Lừa chuyển đổi nó thành khung dữ liệu Pandas. Chúng ta có thể làm như vậy một cách dễ dàng bằng cách sử dụng danh sách danh sách