采用 Python 读取 matlab 中 .mat文件的方法有很多，中外文的论坛上都不少，相关博文，比如：
【摘要】
scipy.io文件，但，针对大文件（有网友睁着直径为8848米的小眼睛说的大小的分界点在2GB）以及存储版本在“matlab-v7.3”以上的文件就拙计了，这里分享一种刚刚学到处理方式，用h5py模块，详细介绍以及Python源码详见本文。
【正文】
1、如果你的matlab的版本比较旧，保存的.mat 格式为‘-v7.3’以前的版本，可以采用：scipy.io即可。假如有一个name_box.mat，其中，box: {1x29992 cell}和name: {1x29992 cell}。我们想要读取其中的box的内容，源码如下：
- import scipy.io as sio
- boxes = sio.loadmat(’name_box.mat‘)['box'].ravel()
这样boxes就是一个list，可以采用boxes[i]显示每个array的内容了，boxes.shape[0]为cell的个数
2、如果你的matlab的版本比较新，保存的.mat格式为‘-v7.3’的版本，由于scipy.io不支持，所以要采用hdf5，arr.mat是一个m*n的矩阵文件，代码准备先对arr读入，再对 TrainSet_rotate.h5文件实现写入操作，源码如下：
import h5py
import numpy as np
file = h5py.File('F:\\wfpdm\\20150702_2105\\arr.mat','r')
arr = file['arr'][:]
# h5py 用于文件读写 详细用例
data = np.array( [222,333,444] )
label = np.array( [0,1,0] )
img_num = np.array( [0,1,2] )
# 创建HDF5文件
file = h5py.File('TrainSet_rotate.h5','w')
# 写入
file.create_dataset('train_set_x', data = data)
file.create_dataset('train_set_y', data = label)
file.create_dataset('train_set_num',data = img_num)
file.close()
# 读方式打开文件
file=h5py.File('TrainSet_rotate.h5','r')
# 尽管后面有 '[:]', 但是矩阵怎么进去的就是怎么出来的，不会被拉长（matlab后遗症）
train_set_data = file['train_set_x'][:]
train_set_y = file['train_set_y'][:]
train_set_img_num = file['train_set_num'][:]
因此可见：Python 从 mat 文件的读写和存储 到 h5py 文件包。但是，在读取matlab文件的时候，往往不是一层 .mat 就足以解决问题的，.mat 文件中可能是存放的 cell（100*200） 数据， cell（100*200）数据中又分为多个 cell 。那么，如何处理这样的数据结构，实现Python对matlab这一类型数据的读取呢，现对该问题，详解如下：
【问题一】
matlab之中有FEAT_Name.mat文件，该文件的形式如下
FEAT_Name.mat <1x10>——>each element is<600x5755>
先要实现对FEAT_Name元组的首个矩阵的读取操作，代码实现如下
import h5py
myfile=h5py.File('F:\\wfpdm\\20150702_2105\\FEAT_Name.mat','r')
data = [myfile[element[0]][:] for element in myfile['FEAT_Name']]
print data[1].shape
Out: (5755，600)
解析
1）for element in myfile['FEAT_Name'] 实现了对 myfile['FEAT_Name'] 的 cell 的遍历；
2）myfile[element[0]]恰好可以理解为myfile[element]，即当前文件的当前cell；
3）[myfile[element[0]][:] for element in myfile['FEAT_Name']]，实现了将数据以list结构存入data之中；
4）数据转置了600x5755变成了5755x600，需要实现再转置操作；
【问题二】
matlab之中有f.mat文件，该文件的形式如下
><1x454>>is<53x50>.mat ><1x454>>is<53x50>
先要实现对rank元组的首个矩阵的操作，代码实现如下
import h5py
f = h5py.File("f.mat")
data = [f[element[0]][:] for element in f['rank']]
result:
In : data[0].shape
Out: (50L, 53L)
In : data[1].shape
Out: (50L, 53L)
解析
这里只是多一步，将matlab数据的 cell.name 写入即可。至此，Python读取matlab的数据方法介绍完毕。
【复盘】
确实存在转置，只是一般的array结构的 .mat 文件不存在，但是针对cell结构的 .mat 文件 存在。需要进行再转置操作，还原数据。
详见：Python 从 mat 文件的读写和存储 到 h5py 文件包。
参考连接：http://www.voidcn.com/article/p-uicrnszv-vh.html；
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