改为读取Example_mixed.mat文件

好的，为了读取 `.mat` 文件（例如 `Example_mixed.mat`），我们需要使用适合处理 MATLAB 数据文件的工具。Python 中最常用的库之一是 SciPy 库中的 `scipy.io.loadmat` 函数，它可以加载 MAT 文件并将其内容转换为 Python 字典形式。 下面是修改后的代码及每一步骤的解释： ```python import scipy.io # 导入SciPy IO工具包来处理MAT文件 import numpy as np # 确保已导入NumPy用于数据操作 # 加载 .mat 文件 mat_file_path = 'path_to_your_matfile/Example_mixed.mat' loaded_data = scipy.io.loadmat(mat_file_path) # 查看加载进来的字典键名以确定如何访问所需的数据 print("Available keys in the loaded mat file:", list(loaded_data.keys())) # 假设我们要提取名为 'data' 和 'labels' 的变量 (需根据实际MAT文件结构调整) raw_data = loaded_data['data'] # 替换成实际存放数据矩阵的关键字 labels = loaded_data['labels'].flatten() if 'labels' in loaded_data else None # 同理替换关键字，并尝试展平成一维向量 if raw_data is not None and labels is not None: print(f"Shape of raw data matrix: {raw_data.shape}") print(f"Shape of labels vector: {labels.shape}") # 如果需要分离特征和标签可以继续按之前的逻辑来做 features = raw_data from sklearn.model_selection import train_test_split # 确保已经导入必要的模块 # 划分训练集与测试集 train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split( features, labels, test_size=0.2, random_state=21 ) else: print("Failed to load either data or labels.") ``` ### 逐行详细解释 #### 第一行至第三行： ```python import scipy.io # 导入SciPy IO工具包来处理MAT文件 import numpy as np # 确保已导入NumPy用于数据操作 ``` - 引入所需的两个核心库：`scipy.io` 用来加载MATLAB格式的数据；`numpy` 用于高效数值计算和其他数据处理需求。 #### 第六行： ```python loaded_data = scipy.io.loadmat(mat_file_path) ``` - 使用 `loadmat()` 函数从本地路径加载 `.mat` 文件到内存中。你需要提供正确的文件路径，包括文件名称及其扩展名。 #### 第八行： ```python print("Available keys in the loaded mat file:", list(loaded_data.keys())) ``` - 输出所加载MAT文件中存在的所有键名列表，帮助确认哪些变量存在于文件内以及它们对应的键值。 #### 第十一行： ```python raw_data = loaded_data['data'] ``` - 根据前面打印出的信息找到存储实际数据的那个键名（此处仅为示例，默认假定其为 `'data'`），然后获取该键对应的数据赋给 `raw_data` 变量。 #### 第十二行： ```python labels = loaded_data['labels'].flatten() if 'labels' in loaded_data else None ``` - 类似地查找是否有保存标签信息的部分，并确保它是一维数组的形式。如果不存在，则设置为None表示没有标签信息可用。 #### 第十四行之后： - 检查是否成功获得了有效数据和标签。如果有，我们可以按照之前的方式继续分割特征和标签，并准备后续建模工作。 请注意，在真实环境中，您应当根据自己具体的MAT文件内部结构调整上述关键字符串（如 `'data'` 和 `'labels'`）。 --