python讀取mat文件，並轉化爲txt文件

核心爲scipy.io中的loadmat包。

from scipy.io import loadmat
import numpy as np
m = loadmat('E:\\biye\\Rochester38.mat')
print(m.keys())

具體的看一看，文件中的key有哪些。以我的文檔爲例

dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'A', 'local_info'])

其中前三個是公共的，每一個mat文件都會有，我需要提取的內容一個是A，一個是local_info

因爲具體的內容是矩陣，所以這時候需要用numpy讀出內容，並且存在具體的文件夾中，要注意的是numpy喜歡將數據以科學計數法的形式存儲，這裏就需要根據你的數據內容具體形式進行控制，我需要的矩陣內容大部分都是整數，所以直接限制不使用科學計數法，且爲整數

x = m['A']
np.set_printoptions(suppress=True)
np.set_printoptions(precision=3) #設精度爲3
np.save('E:\\biye\\Rochester.adj',x)

由於網絡結構採用鄰接矩陣存儲比較耗費空間，所以準備將其轉化爲稀疏矩陣的存儲形式。這時候就需要用到萬能的networkx包

import numpy as np
import networkx as nx

# -------DIRECTED Graph, Unweighted-----------
# Unweighted directed graph:
a = np.loadtxt('E:\\biye\\Hamilton.adj', delimiter=' ', dtype=int)
D = nx.DiGraph(a)
nx.write_edgelist(D, 'E:\\biye\\Hamilton.edgelist', data=False)  # output

齊活，完美了。