Il semble mat
est un dict contenant X
de forme (1831, 21)
, y
avec la forme (1831, 1)
, et certaines métadonnées. En supposant que X
sont les données et y
sont les étiquettes de la même, on peut les empiler horizontalement avec np.hstack
et les charger dans pandas:
In [1755]: mat = scipy.io.loadmat('cardio.mat')
In [1758]: cardio_df = pd.DataFrame(np.hstack((mat['X'], mat['y'])))
In [1759]: cardio_df.head()
Out[1759]:
0 1 2 3 4 5 6 \
0 0.004912 0.693191 -0.203640 0.595322 0.353190 -0.061401 -0.278295
1 0.110729 -0.079903 -0.203640 1.268942 0.396246 -0.061401 -0.278295
2 0.216546 -0.272445 -0.203640 1.050988 0.148753 -0.061401 -0.278295
3 0.004912 0.727346 -0.203640 1.212171 -0.683598 -0.061401 -0.278295
4 -0.100905 0.363595 1.321366 1.027120 0.141359 -0.061401 -0.278295
In [1760]: cardio_df.shape
Out[1760]: (1831, 22)
@COLDSPEED Comment sur la conversion d'une rangée en forme de forme = (N_SAMPLES, n_features)? – KouchakYazdi
@KouchakYazdi Voulez-vous dire, vous voulez le remodeler d'abord? –
@COLDSPEED Et si je veux un fichier mat dans un format de type tableau avec shape = (n_samples, n_features)? (pas une image) – KouchakYazdi