Как получить доступ к данным из файла .mat и использовать их в блокноте Jupyter? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь получить доступ к файлу .mat, который содержит различные поля (константы, векторы, переменные), где переменные представляют собой матрицы размером 10000x100, а векторы имеют размер 1x100.
Я пытаюсь получить к нему доступ, используя различные пакеты, такие как loadmat из scipy, loadmat из mat4py, пытался импортировать пакет h5py и read_mat из pymatreader, но когда я пытаюсь запустите код, он не показывает никаких ошибок и не печатает операторы печати.
Кроме того, я пытался установить matlabengine с помощью pip, но он не устанавливается, возможно, потому, что моя версия Matlab - 2024a, а поддержка matlabengine - в 2026a.
Пожалуйста, порекомендуйте мне правильный способ доступа к ней. Фрагмент моего кода прикреплен здесь.

Код: Выделить всё

#Python code for solving nonlinear equations numerically
from scipy.optimize import fsolve
from scipy.optimize import root
import numpy as np
import numpy.lib.scimath as math
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pandas as pd
#from scipy.io import loadmat
#from mat4py import loadmat
from pymatreader import read_mat

# Define constants (symbols or assign numeric values later)
chi_= 20
beta_= 4
chi0= 1
chi1= 10
alpha_chi= 1
D0= 0.25
D1= 2.5
alpha_D= 0.1
mu_c= 1.2
lam= 0.5
den = 10

#--------------------------------------------
# Define the system of nonlinear equations
#--------------------------------------------
def F(X):
Q, Gam, g1, g2, g3 = X
# Load .mat file correctly
data = read_mat(r'E:\Rahul\Data_tokamak\data&plot\data3-field_ITB\data_3f_itb\Fisher_ITB_data\set5\data1_x0_03.mat')
print("Type of data:", type(data))
print("Data content preview:")
# Remove MATLAB meta keys
data_keys = [k for k in data.keys() if not k.startswith('__')]
print("Keys found in file:", data_keys)

if len(data_keys) == 0:
raise KeyError("No user-defined variables found in MAT file.")

# Get the first variable automatically
var_name = data_keys[0]
data_1 = np.array(data[var_name])
print(f"Loaded variable '{var_name}' with shape {data_1.shape}")
#Define Q Gam g1 g2 g3

rgds

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... r-notebook