• 运行结果如下：
  

2. dataframe存储为mat。注意这里我把df的索引和列名都转换成了 列表 ，否则生成的mat文件中这俩都会变成struct类型，不显示具体数值。

# 你的mat文件存储位置，为避免不必要麻烦全部用双斜杠
PATH = "C:\\Users\\WIN\\Desktop"
# 接下来把dataframe的索引和列名转化为列表。如果不需要可以省略。
Ind = list(df.index)
Col = list(df.columns)
# savemat（绝对路径，数据），此处绝对路径包含了mat的文件名‘sample’，
# 数据为一个字典，键值对应着mat文件中的子文件，键名为子文件名
mat = scio.savemat(PATH+'\\'+'sample.mat',{'data':df.values,'index':Ind,'cols':Col})
至此已成功转化为mat文件。导入到matlab，工作区显示如下:
 
 data变量
 
 另外,原dataframe的列名现在是char型变量cols（‘feature1’,‘feature2’），原dataframe的索引值现在是变量index。
 当然，如果不需要索引和列名，可以在savemat时只保留’data’的键值对~
                    前言：需要预先安装好 scipy.io 和 pandas 模块具体步骤先创建一个dataframe数据import scipy.io as scioimport pandas as pddata = [[10,100],[14,120],[16,180]]df = pd.DataFrame(data,columns = ['feature1','feature2'],index = [1,2,3],dtype = float)df运行结果如下：dataframe存储为..
def SaveMat(sorted_data):
    # transfer the data type
    sorted_data['pre'] = sorted_data['pre'].astype(int)
    # save the prediction ...
				
Python中操作.mat文件的方法。有时在python得到一些数据，需要作出曲线数据图，但是使用python中的matplotlib库作图比较单一，不能很好的展示图像。那么就需要把数据保存，然后在matlab中作图。代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
@author: Life696
仅供学习、交流使用
import scipy.io as scio...
构建dataframe
data = {'year': [2000,2000,2000, 2001,2001,2001, 2002,2002,2002, 2003, 2003, 2003],
        'month': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3,],
        'ws':np.random.randint(7, size=12)}
frame = pd.Dat
				
在做科研工作时，我们不仅从理论角度分析所提 idea 的种种优势，还需要进行大量的实验，得到的实验效果可以进一步地支撑 idea 的优越性，这样更具有说服力。实验所使用的数据集作为实验的重要组成部分，我们往往需要对拿来的数据集进行数据预处理工作，因为通常使用的数据集往往都是来自各行各业的数据，而一个数据集往往具有多个属性，每个属性的值是否使用的同一量纲，这往往是个问题，如果不是采用同一个量纲进行评价，得到的值放在一起进行运算，是否公正合理？
因此，归一化处理工作尤为重要，我们要将不同量纲的表达式变为无量纲，
				
python保存数据为.mat文件：
import scipy.io
scipy.io.savemat('SF0.mat', mdict={'label_test': label_test, 'predlabel': predlabel,})
#SF0.mat为保存的自定义文件名，label_test、predlabel为需要保存的数据
读取.mat文件：
import scipy.io
data = scipy.io.loadmat('SF0.mat')
此时读取的数据为字典格式
data.keys(
test是一个5行3列的dataFframe
# dataframe存进文件中
test.to_csv("test.csv",index=None,header=None) #方法一
test.to_csv("test.txt",index=None,header=None,sep='\t')#方法二
# dataframe转为array
test_values = test.values #方法一
test.as_matr
				
python中DataFrame格式文件保存为excel时不保留索引和列名的方法
只需要将index设置为False，将header设置为None即可！
start_end_point.to_excel(r'D:\我的论文\基于复杂网络的长三角主要城市协同性研究\2021-04-10数据\熵权Critic法起终点城市经纬度.xlsx',index=False,header=None)
index表示设置是否保存索引（就是行号）,header表示设置是否保存表头（就是列名）！
				
问题描述：处理多个文件，每个文件出一个结果，综合这些结果，然后存成.mat文件方便matlab读取。注：三个部分，读取文件夹中多个文件；python中list操作，将数据从python中存到matlab，每个在网上都有各自的解决方案，这里做个总结。1. 读取文件夹中多个文件。import os
path = ''
files = []
for file in os.walk(path):
  fi...
将python程序中的数据保存为.mat格式数据，方便后续导入到matlab中进行处理分析。
可调用已有接口：scipy.io.savemat(file_name, mdict)
file_name为保存的文件名
mdict为一个字典，其中包含了要保存的变量名和对应的值。
实例代码如下：分别保存int, string, list, dict, array类型数据到一个.mat文件。看一下效果如何。
from scipy.io import savemat
import numpy as
				
首先我们谈谈MarkDown编辑器，我感觉些倒是挺方便的，因为用惯了LaTeX，对于MarkDown还是比较容易上手的，但是我发现，MarkDown中有这样几个问题一直没能找到具体的解决方法：
图片大小的问题。在LaTeX中我们可以调整图片的大小，以适应整个文本；字体，字号大小的设置。在MarkDown里面标题倒是挺大的，但是正文却显得太小，不是很喜欢里面的字体。
主要发现上面两个